Le cours se compose de deux parties : Signaux 1D et Images.

Dans la partie Signaux 1D, vous apprendrez à :

* Distinguer et manipuler différents types de signaux avec les notions d’échantillonnage et de quantification.
* Explorer les séries et transformées de Fourier pour analyser les fréquences d’un signal.
* Mettre en œuvre des techniques de filtrage numérique.
* Expérimenter ces concepts à travers des exercices pratiques en Python (Numpy, Matplotlib), appliqués à des cas concrets comme l’analyse spectrale d’un son ou la réduction de bruit.

Dans la partie Image, vous découvrirez :

* Les fondements de l’image numérique : pixels, histogrammes, transformations d’intensité.
* L’utilisation de filtres classiques pour améliorer la qualité des images ou en extraire des contours.
* La corrélation 2D, un outil puissant pour rechercher un motif ou un logo dans une image plus large.
* Des exercices pratiques avec OpenCV, qui feront le lien entre théorie et applications concrètes.

Un module essentiel pour acquérir les bases du traitement de signaux et d’images, et les appliquer dans vos futurs cours et projets.