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Filtrage signal

Filtrage signal dans l'actualité

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Filtrage signal dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 juin 2015
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  • Réf : MED203

Imagerie médicale par rayons X

Cet article est consacré aux traitements d'image 2D qui sont, pour l'essentiel, des corrections des imperfections des détecteurs et différents types de filtrage destinés à transformer une image « propre » en une image « clinique », c'est-à-dire une image où les détails importants pour le radiologue ont été accentués, en fonction du type d'examen pratiqué. Quelques mots sont également dits sur les écrans de visualisation à cette occasion.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 déc. 2020
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  • Réf : R1100

Pratique du filtrage

Le filtrage est une opération fondamentale dans le traitement de l’information. Celui-ci consiste à transformer une information (contenue dans une mesure ou une observation) en une information « filtrée », jugée plus pertinente et plus utile, à l’aide d’un système matériel ou logiciel appelé "filtre". L’extraction, l’estimation et la prédiction sont également considérées comme des opérations de filtrage. Cet article est restreint aux filtres linéaires où l’information extraite est une combinaison linéaire des observations disponibles. Une telle approche permet de bénéficier de modèles simples et efficaces. Après avoir énoncé les concepts fondamentaux du filtrage linéaire, cet article se concentre sur les filtres analogiques et leur réalisation.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 janv. 2021
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  • Réf : R1101

Pratique du filtrage

Le filtrage est une opération fondamentale dans le traitement de l’information. Celle-ci consiste à transformer une information contenue en une information « filtrée », jugée plus pertinente et plus utile, à l’aide d’un système matériel ou logiciel appelé filtre. L’extraction, l’estimation et la prédiction sont également considérées comme des opérations de filtrage. Cet article est restreint aux filtres linéaires où l’information extraite est une combinaison linéaire des observations disponibles. Une telle approche permet de bénéficier de modèles simples et efficaces.  Après avoir énoncé les concepts fondamentaux du filtrage linéaire, cette partie se concentre sur les filtres numériques FIR ou IIR puis s’oriente vers le filtrage optimal et le filtre à 2D.


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