Transformée de Fourier Discrète. Transformée de Fourier rapide (F.F.T.)

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Transformée de Fourier Discrète. Transformée de Fourier rapide (F.F.T.)"

Transcription

1 Trasformée de Fourier Discrète Trasformée de Fourier rapide (F.F.T.) Pierre Le Bars (avec la collaboratio de Fracis Gary)

2 Trasformée de Fourier Discrète Trasformée de Fourier rapide (F.F.T.) I/ Eocé du problème O a vu la dualité temps - fréquece ; coaissat le sigal x(t), o peut e déduire sa trasformée de Fourier X(f) : + j..f.t X(f ) x(t).e.dt = (I) Le problème est le suivat : x(t) état cou expérimetalemet (et o mathématiquemet), est-il possible d évaluer cette itégrale, autremet dit, est-il possible de détermier expérimetalemet le spectre X(f) de x(t)? Il existe deux types d aalyseur de spectre : aalyseurs aalogiques, utilisés e hautes fréqueces (supérieures à quelques mégahertz). Ils permettet otammet d aborder les problèmes de CEM. aalyseurs umériques, utilisés e basses fréqueces. ous allos étudier cette deuxième catégorie d aalyseurs de spectre. II/ Trasformée de Fourier Discrète (TFD) x(t) -- Pricipe T E x e (t) {x } C.A.. Calculateur Spectre x = x e(.t E) = x(.t E) O suppose le ombre de bits du covertisseur suffisat pour égliger les effets de la quatificatio, et surtout o suppose que l échatilloage est correct : le théorème de Shao est respecté. O dispose d u ombre fii d échatillos, umérotés de = à = -, stocés das la mémoire du calculateur. O coaît doc x(t) sur ue durée D =.T E. Le problème cosiste à évaluer l itégrale (I) avec les échatillos. Or les bores d itégratio de (I) s étedet de à +, et o e coaît le sigal que de t = à t =.T E. Pour défiir x(t) pour toutes les valeurs de t (de à + ), il faut doer des valeurs arbitraires à x(t) pour t < ou pour t >.T E.

3 O peut evisager deux solutios simples : x(t) = pour t < ou t >.TE D =.T E x(t) x e (t) x T E.T E (-).T E t Le sigal x(t) est de durée limitée : il possède ue trasformée de Fourier X(f). La foctio X de la variable cotiue f est pas accessible à u système de traitemet umérique : le calculateur devrait calculer ue ifiité de valeurs X(f) pour toutes les fréqueces f. Cette solutio est pas possible e pratique, doc sas itérêt. «périodiser» x(t) Soit x P (t) u sigal périodique, de période D, tel que sur l itervalle [,D ], x P (t)=x(t). x D =.T E x(t) x P (t) x e (t) T E.T E (-).T E D t

4 x P (t) est u sigal périodique, qui peut être décomposé e série de Fourier, et sur l itervalle [,D ] : + j....t D x P(t) = x(t) = X.e car : f = = fréquece de x P(t) = D Mais ous avos supposé que le théorème de Shao est vérifié ; c est à dire que : fe X = si. > soit > car D=.TE =. D fe O peut doc écrire fialemet : () P + j.... π D.t = x (t) = x(t) = X.e (sur l itervalle [, D]) Cette solutio est itéressate car le calculateur doit détermier valeurs X, fe correspodat aux fréqueces. =. =., c est à dire qu il doit calculer u D.TE ombre fii de valeurs. -- Trasformée de Fourier Discrète : défiitio La relatio () est vérifiée pour toute valeur de t comprise etre et D ; o peut l écrire e particulier aux istats d échatilloage t =.T E : Soit : + j.....te.te P E = E = = = E = x (.T ) x(.t ) x X.e car : D.T + j... = x = X.e Peut-o évaluer X à partir des échatillos x? D j...t D X =. x(t).e.dt (calcul des coefficiets de Fourier) D. T E. x(.t ).e = E j.... TE. T E Par défiitio, la trasformée de Fourier discrète (T.F.D.) de la suite umérique {x } est la suite umérique {X } telle que :.T E + j... = x = X.e X =. x.e = j... () (3) 3

5 -3- Vérificatio Le raisoemet approché suivi ci-dessus (calcul approché de l itégrale par ue somme de Darboux) permet de compredre l origie de la relatio (3). O peut vérifier à posteriori la cohérece de ces relatios : + j... j..p. j... (3) :. x.e. X p.e =.e (e itroduisat la relatio ()) = = p = + j..(p ). p = p = =. X.e S = + j..(p ). X. p e p = = S Calculos la somme S : S= = = e j..(p ). j..(p ) v (e posat : v e ) = = v si v soit p = v (somme des termes d'ue progressio géométrique) siv= soitp= Or, si p : j..(p ). j..(p ) v v = e = e = S= = v La somme S se réduit doc au seul terme correspodat à p =, tous les autres état uls. O a doc : j.... x.e =.X. = X = C est bie ce qu o voulait démotrer. 4

6 -4- Propriétés de la T.F.D. 4.. Périodicité La suite {X } est ue suite périodique de période. E effet : j..( + ). j... j... j... X + =. x.e =. x.e.e =. x.e = X = = = O pouvait s attedre à ce résultat : le sigal x(t) a été échatilloé. O a doc redu so spectre périodique de période FE = =.T D 4.. Autre expressio de la T.F.D. E j.. e = E teat compte de la périodicité, o peut remplacer tous les termes X d idice égatif par X -. Les relatios et 3 devieet alors : = j... x = X.e (') X =. x.e = j... (3) 4.3. Symétrie.. * π j..( ). π j... * = = = = = = X. x.e X. x. e X * où X désige le complexe cojugué de X. Avec la propriété de périodicité, o peut dire que : X = X = X (4) * Coséquece pratique : le calculateur e calculera que / coefficiets X, puis o complétera par symétrie. -5- Le double échatilloage Le sigal x(t) est tout d abord échatilloé das le temps avec ue période d échatilloage T E. O calcule à partir des échatillos x les coefficiets X, amplitudes FE complexes du spectre de x(t) pour les fréqueces. =. =., c est à dire qu o D.T E 5

7 obtiet u échatilloage e fréquece du spectre de x(t) avec ue période (fréquetielle!) F E /. x ECHATILLOAGE TEMPOREL x Période T E T E.T E t X Trasf. FOURIER «classique» ECHATILLOAGE SPECTRAL X T.F.D. Période F E / F E /.F E / f -6- Dualité temps - fréquece E échatilloat u sigal x(t) das le domaie temporel, o «périodise» so spectre (voir le théorème de Shao). De même e échatilloat le spectre X(f) (das le domaie spectral), o «périodise» le sigal x(t) (das le domaie temporel). III/ Trasformée de Fourier Rapide (Fast Fourier Trasform) O emploie gééralemet l expressio «trasformée de Fourier rapide» ou «F.F.T.» (Fast Fourier Trasform). O devrait dire e toute rigueur : «algorithme rapide de calcul de la trasformée de Fourier discrète». -- Mise e œuvre d ue T.F.D. O dispose de échatillos x, et ous devos calculer coefficiets X (la relatio 4 permet de e calculer que la moitié des coefficiets). 6

8 j... X =. x.e = Pour u terme X, il faut faire :. additios ( pour la partie réelle et pour la partie imagiaire). multiplicatios (même raiso) soit pour coefficiets : (. ) = additios (. ) = multiplicatios U D.S.P. (Digital Sigal Processor = processeur spécialisé das le traitemet umérique du sigal) réalise l esemble multiplicatio + additio e aosecodes eviro. Si o dispose de = 4 échatillos, le calcul des coefficiets de la TFD dure : = = = excluat ue utilisatio e temps réel t calcul (4 ). 6..,6 s -- Algorithme de Cooley et Tuey De ombreux algorithmes ot été proposés, le premier état celui de Cooley et Tuey. Si est pair, soit : =.P : j.. X =. x.u (e posat : u = e ) = P P. x..q.(.q ).q.u x.q.u + = + + q= q= e séparat les échatillos d idices pairs et d idices impairs. Or : Si o pose : o a : j....q j....q j...q..q.p P u = e = e = e x' = x ; y' = x et u' = e q.q q.q+ j. P X. x'.u' u. y'.u' P P q. q. = q + q q= q=. X' u = +.Y' où X et Y sot les TFD des suites x q et y q de logueur P. Pour calculer X, il faut P multiplicatios + additios, et autat pour Y. De plus, il faut faire P multiplicatios + additios du type u.y' (P/ pour la partie réelle et P/ pour la partie imagiaire). Il faut doc faire : P + P opératios (multiplicatio + additio), soit : +. Pour l exemple ci-dessus, o passe de 6. 6 opératios à 8,. 6. Algorithme proposé e 963 7

9 Mais si P est pair à so tour, o peut recommecer. De sorte que si est de la forme m =, o peut recommecer m fois, et passer aisi de opératios à eviro m. Exemple : = 496 = Si ue opératio multiplicatio + additio pred s, le calcul dure : tcalcul = 4 96 s 5 µs à comparer à t ( ) calcul = 4 96 s,7 s si o utilise directemet la relatio (3), soit u gai d u facteur Exemple Pour illustrer l algorithme de Cooley et Tuey, preos = 8 = 3 (m = 3) x x = x x = x x = x = x x = x = x 4 x x = x 4 y = x = x x x 3 = x 6 y = x 3 = x 6 x 3 x 4 x 5 y = x y = x 3 x = y = x x = y = x 5 x 6 x 7 y = x 5 y 3 = x 7 y = y = x 3 y = y 3 = x 7 u = e j. 8 u' = e j. 4. j. π u'' = e = où : X =.( X' + u.y' ) 8 =. X '' + u '.Y '' + u. X ''' + u '.Y ''' 8 ( ) ( ) X'' = x'' + ( ).x'' = x + ( ).x 4 Y'' = y'' + ( ).y'' = x + ( ).x 6 X ''' = x ''' + ( ).x ''' = x + ( ).x 5 Y ''' = y ''' + ( ).y ''' = x + ( ).x 3 7 8

10 IV/ Précautios d utilisatio -- Echatilloage temporel Si o e pred aucue précautio, la trasformée de Fourier discrète (ou la FFT) doe u échatilloage e fréquece du spectre replié de x(t). L exemple ci-dessous (figure a) doe le résultat de l aalyse FFT d u sigal carré de fréquece 5 Hz, échatilloé à 56 Hz, sur = fe 56 = 4 poits (résolutio = =, 5 Hz ) Hz (a).7 (b) X X F Hz 5 Hz F (Hz) F (Hz) Le remède est cou : il suffit de placer à l etrée de l aalyseur u filtre d atirepliemet : x(t) x F (t) Aalyseur de spectre F La figure b doe le résultat de l aalyse spectrale, réalisée das les mêmes coditios, mais e itercalat, avat l échatilloeur, u filtre passe-bas de Butterworth d ordre 8 de fréquece de coupure 8 Hz. -- Exemple de calcul C FE = j...f.t Soit x(t) = e π E, échatilloé à la fréquece f E : x j...f..t = e π, respectat le fe théorème de Shao : f <. Das la pratique, u tel sigal existe pas : x(t) = cos(.f.t) ou si(.f.t), qu o peut décomposer e deux sigaux expoetiels de fréqueces f et f. 9

11 Cherchos la TFD {X } de la suite {x } : j... j..f..te X =. e.e = =. e j.. f.t E. = j.. f.te =. v où v = e = er cas : il existe ue valeur de telle que f.t E = f.t E = f = = D=.T.TE T D O a eregistré u ombre etier de périodes du sigal x(t). Pour cette valeur = : v = = X = = = Pour les autres valeurs de : ' : ( ') j.. v e = v j.. ' v = = = X' = ( ) e FE FE O obtiet doc ue seule raie à la fréquece. = f..t. = f O obtiet le spectre attedu. E ème cas : existe pas ; o a pas eregistré u ombre etier de périodes. O e peut pas simplifier l expressio de X : X =. -3- ombre limité d échatillos ( π ) si..f.t E π si π.f.t E. Das l exemple ci-dessus, o e cherche pas la trasformée de Fourier d ue siusoïde (de durée ifiie), mais la trasformée de Fourier d ue siusoïde de durée fiie D (voir aexe du chapitre sur l échatilloage) : D si [ π.(f f ).D] X(f) =. π.(f f).d et, e plus, ce spectre est replié! La figure ci-dessous doe le résultat de l aalyse spectrale, sur = 4 = 6 poits du sigal x(t) = si(.f.t) échatilloé à f E = 3 Hz (D =.T E = 6/3 =,5 s), pour deux valeurs de f : f = 6 Hz : o a eregistré u ombre etier de périodes (D =,5 s = 3.T ) f = 5 Hz

12 f = 6 Hz f = 5Hz.5.5 X X(f) X(f) X f (Hz) f (Hz) Dit d ue autre faço, la FFT e coaît que les fréqueces -4- Iterprétatio physique Pour itroduire la TFD, ous avos redu le sigal x(t) périodique. FE.. Hz =. f = 6 Hz f = 5 Hz x(t) f = 6 Hz Feêtre w(t) f = 5 Hz x(t) Distorsios sigal étudié («périodisé») sigal étudié («périodisé») E redat le sigal périodique, o itroduit des distorsios sur les bords de la «feêtre d observatio» si o a pas eregistré u ombre etier de périodes.

13 -5- Remède 5.. Etude qualitative La feêtre w(t) utilisée précédemmet est ue feêtre rectagulaire (parfois appelée feêtre aturelle) : w(t) = si t < D et w(t) = si t [, D[ O costate que les distorsios itroduites e redat le sigal périodique se situet sur les bords de la feêtre ; l idée cosiste doc à utiliser ue feêtre déformate, privilégiat les échatillos au cetre de la feêtre. O affecte chaque échatillo x d u coefficiet de podératio w = w(.t E), et o calcule la FFT de la suite umérique y = x.w. Ces coefficiets sot tels que : w pour voisi de, et w pour voisi de ou voisi de Etude quatitative Soit y(t) le sigal déformé par la feêtre : y(t) = x(t).w(t). Si x(t) = si(.f.t), y(t) = w(t).si(.f.t) : y(t) correspod à u sigal modulé e amplitude «sas porteuse» (DSBSC), la porteuse ayat ue fréquece f. Le spectre de y(t) est obteu e décalat le spectre W(f) de w(t) de + f et de - f : Y(f) =.[ W(f f ) W(f + f ) ].j Pour ue feêtre rectagulaire : si ( π.d.f ) W(f) = D. π.d.f.9.8 W(f) D.7.6 lobe cetral.5.4 lobes secodaires D.f largeur du lobe cetral

14 O a cherché w(t) de faço à ce que les lobes secodaires de W(f) aiet les amplitudes les plus faibles. E gééral ceci s accompage d u élargissemet du lobe cetral (voir aexe) Exemple : feêtre de Hammig t,54, 46.cos. si t [, D[ D w(t) = si t [,D[ D Au cetre de la feêtre : w =,54 +,46 = et sur les bords : w() = w(d) =,54,46 =,8 E repreat les deux exemples étudiés précédemmet (f E = 3 Hz, = 6, D =,5 s, f = 6 ou 5 Hz), o obtiet, après podératio les résultats suivats : f = 6 Hz f = 5 Hz y(t) w(t) y(t) w(t) Distorsio y(t) «périodisé» attéuée y(t) «périodisé» Y Y W(f - f ) W(f - f ) f (Hz) f (Hz) 3 4 3

15 5.4. Exemple d aalyse d u sigal complexe O peut égalemet mettre e évidece l itérêt d ue feêtre de podératio (de Hammig par exemple) e étudiat le sigal : x(t) =.cos.f.t +,.cos.f.t ( ) ( ) où f = 5,3 Hz et f =,5 Hz, échatilloé à 56 Hz sur ue durée D = s (soit = 56 = 8 ). Les fréqueces f et f e sot pas des multiples de f E / = Hz (cas défavorable), de plus il existe u facteur etre les amplitudes de chaque composate..9 Feetre rectagulaire.7 Feetre de Hammig mise.6 e évidece de l existece d ue composate de fréquece comprise etre et Hz.5 X.5.4 X V/ Utilisatio d u aalyseur FFT : choix des paramètres ous predros l exemple de l aalyse spectrale réalisée e TP : aalyse d u sigal de fréquece F P = Hz, modulé e amplitude par u sigal de fréquece Hz. Cette aalyse a été faite à l aide d u oscilloscope à mémoire umérique Tetroix, mui d u module de calcul FFT. U véritable aalyseur de spectre FFT, possède à l etrée u filtre passe-bas d atirepliemet, ce qui est pas le cas de l oscilloscope. F P -f i F P F P +f i f Le spectre du sigal modulé est représeté ci-cotre. Pour respecter le théorème de Shao, il faut que : f >. F + f = Hz ( ) E P i L oscilloscope dispose d ue mémoire de = = 48 poits (m = ). Ces 48 poits correspodet à u balayage de la base de temps. Pour mettre e évidece les 3 raies il faut : respecter le théorème de Shao fe avoir ue résolutio = petite devat f i D = Hz 4

16 Durée d observatio : D = B, où B est le calibre de la base de temps e s/div De plus : D = 48 T E FE = = D.B O doit doc satisfaire aux coditios suivates : 48 Shao : fe = > B < 93 ms / div.b résolutio : << B >> ms / div.b O peut choisir par exemple B = 5 ms/div, c est à dire visualiser 5 périodes de l iformatio sur l écra de l oscilloscope : o a aisi ue fréquece d échatilloage de 4 Hz eviro et ue résolutio de Hz. Les échatillos sot podérés par ue feêtre de Hammig. O pourrait égalemet predre B = ms/div : résolutio = 5 Hz et f E Hz, mais pas B = ms/div (f E Hz <.(F P + f i )! ) Aexe : exemples de feêtres L aexe suivate présete 5 feêtres classiques. Il e existe bie d autres. O peut citer : «flattop» (proche de la feêtre rectagulaire, mais à bords arrodis) gaussiee (w(t) et W(f) sot des courbes de Gauss, sas lobes secodaires) Kaiser (faisat appel aux foctios de Bessel) etc Le choix de la feêtre, déped du sigal que l o veut aalyser et de la partie spectrale que l o souhaite étudier (comme o choisit u filtre de type Butterworth, Chebychev ou Cauer). 5

17 EXEMPLES DE FEETRES Remarque : pour simplifier les expressios de w(t) et W(f), les feêtres sot cetrées sur. Pour passer aux feêtres défiies sur [, D[, il suffit de décaler de D/, soit das le domaie spectral de j..f.d multiplier par e π. si x otatio : si c(x) = x om feêtre w(t) W(f) rectagulaire pour t [ ; D [ ou aturelle pour t [ ; D [ triagulaire (Bartlett).t D pour < t < D.t D + pour < t < D si c ( π.d.f ) D si c..f π Ha Hammig Blacma t cos π. D t =. cos.. + π D t,54 +, 46.cos. D, 4 +,5.cos. D +,8.cos 4. π. D t t ( π ) + ( π π ) si c.d.f.si c.d.f +.sic π+π.d.f ( ) ( π ),54.si c.d.f +, 3.si c π π.d.f +, 3.si c π+π.d.f ( ) ( ) ( π ) + ( π π ) + ( π+π ) + ( π π ) + ( π+π ), 4.si c.d.f,5.si c.d.f,5.si c.d.f, 4.si c..d.f, 4.si c..d.f aturelle Bartlett Hamig Ha Blacma représetatio spectrale représetatio temporelle oms Largeur lobe cetral lobe sec odaire lobe cetral (db) W(f E / ) W() (db) rectagulaire.fe/ -3,3-3,9 Bartlett 4.fE/ - 6 -,4 Ha 4.fE/ - 3 -,4 Hammig 4.fE/ ,75 Blacma 6.fE/ ,9

Limites des Suites numériques

Limites des Suites numériques Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet

Plus en détail

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1 Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

20. Algorithmique & Mathématiques L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

1 Mesure et intégrale 1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa

Plus en détail

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1 Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe Chapitre 14 Chapitre 14. Théorème du poit fixe Si l o examie de plus près les méthodes de Lagrage et de Newto, étudiées au chapitre précédet, elles revieet das leur pricipe à remplacer la résolutio de

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.

Plus en détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers) Chap. 5 : Les itérêts (Les calculs fiaciers) Das u cotrat de prêt, le prêteur met à la dispositio de l empruteur, à u taux d itérêt doé, ue somme d arget (le capital) qu il devra rembourser à ue certaie

Plus en détail

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3. EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour

Plus en détail

Comportement d'une suite

Comportement d'une suite Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

EXERCICES : DÉNOMBREMENT Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris

Plus en détail

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9 Au sommaire : Suites extraites Le théorème de Bolzao-Weierstrass La preuve du théorème de Bolzao-Weierstrass3 Foctio K-cotractate4 Le théorème du poit fixe5 La preuve du théorème du poit fixe6 Utilisatios

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

Statistique descriptive bidimensionnelle 1 Statistique descriptive bidimesioelle Statistique descriptive bidimesioelle Résumé Liaisos etre variables quatitatives (corrélatio et uages de poits), qualitatives (cotigece, mosaïque) et de types différets

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Les etreprises ot souvet besoi de moyes de fiacemet à court terme : elles ot alors recours aux crédits bacaires (découverts bacaires

Plus en détail

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009 M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

Séries réelles ou complexes 6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

Etude de la fonction ζ de Riemann Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Séries etières Eercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Eercice

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation 1 / 9 Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Le cycle d exploitatio des etreprises (achats stockage productio stockage vetes) peut etraîer des décalages de trésorerie plus

Plus en détail

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES

STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES STATISTIQUE AVANCÉE : MÉTHODES NON-PAAMÉTIQUES Ecole Cetrale de Paris Arak S. DALALYAN Table des matières 1 Itroductio 5 2 Modèle de desité 7 2.1 Estimatio par istogrammes............................

Plus en détail

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3... Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1

Plus en détail

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes. Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités

Plus en détail

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES Préparatio à l Agrégatio Bordeaux Aée 203-204 Jea-Jacques Ruch Table des Matières Chapitre I. Gééralités sur les tests 5. Itroductio 5 2. Pricipe des tests 6 2.a. Méthodologie

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. 55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. CHANTAL MENINI 1. U pla possible Les exemples qui vot suivre sot des pistes possibles et e aucu cas ue présetatio exhaustive. De même je ai pas fait ue étude systématique

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

Suites et séries de fonctions [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

Processus et martingales en temps continu Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de

Plus en détail

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015 Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir

Plus en détail

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps

Plus en détail

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4 UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»

Plus en détail

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool CHAPITRE 10 RÉACTINS D ESTÉRIFICATIN ET D HYDRLYSE 1 Formatio d u ester à partir d u acide et d u alcool 1. Nomeclature Acide : R C H Alcool : R H Groupe caractéristique ester : C Formule géérale d u ester

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

Principes et Méthodes Statistiques

Principes et Méthodes Statistiques Esimag - 2ème aée 0 1 2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 x y Pricipes et Méthodes Statistiques Notes de cours Olivier Gaudoi 2 Table des matières 1 Itroductio 7 1.1 Défiitio et domaies d applicatio de la statistique............

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES DEUXIEME PARTIE Deuième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES Chapitre. L assurace de capital différé Chapitre 2. Les opératios de retes Chapitre 3. Les assuraces décès Chapitre 4. Les assuraces

Plus en détail

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil. Qu appelle-t-o éclipse? Éclipser sigifie «cacher». Vus depuis la Terre, deu corps célestes peuvet être éclipsés : la Lue et le Soleil. LES ÉCLIPSES Pour qu il ait éclipse, les cetres de la Terre, de la

Plus en détail

Statistique Numérique et Analyse des Données

Statistique Numérique et Analyse des Données Statistique Numérique et Aalyse des Doées Arak DALALYAN Septembre 2011 Table des matières 1 Élémets de statistique descriptive 9 1.1 Répartitio d ue série umérique uidimesioelle.............. 9 1.2 Statistiques

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-

Plus en détail

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1 Aalyse des doées Statistiques appliquées à la gestio Cours d aalyse de doés Master F. SEYTE : Maître de coféreces HDR e scieces écoomiques Uiversité de Motpellier I M. TERRAZA : Professeur de scieces écoomiques

Plus en détail

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter

Plus en détail

Sommes de signaux : Décomposition de Fourier Spectre ondes stationnaires et résonance

Sommes de signaux : Décomposition de Fourier Spectre ondes stationnaires et résonance Sommes de sigaux : Décompositio de Fourier Spectre odes statioaires et résoace Das le cours précédet, o a étudié la propagatio des odes moochromatiques mais celles-ci e peuvet pas porter d iformatio ;

Plus en détail

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME Uiversité Victor Segale Bordeaux Istitut de Saté Publique, d Épidémiologie et de Développemet (ISPED) Campus Numérique SEME MODULE Pricipaux outils e statistique Versio du 8 août 008 Écrit par : Relu par

Plus en détail

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives Calcul des itervalles de cofiace our les EPCV 996-004 - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio e oit das la oulatio totale des méages - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio das ue sous oulatio das les méages

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

Cours de Statistiques inférentielles Licece 2-S4 SI-MASS Aée 2015 Cours de Statistiques iféretielles Pierre DUSART 2 Chapitre 1 Lois statistiques 1.1 Itroductio Nous allos voir que si ue variable aléatoire suit ue certaie loi, alors ses réalisatios

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce Aée Uiversitaire 2003 / 2004 Auditoire : Troisième Aée Études Supérieures Commerciales & Scieces Comptables DÉCISIONS FINANCIÈRES Note de cours N 3 Première

Plus en détail

Logiciel de synchronisation de flotte de baladeurs MP3 / MP4 ou tablettes Androïd

Logiciel de synchronisation de flotte de baladeurs MP3 / MP4 ou tablettes Androïd easylab Le logiciel de gestio de fichiers pour baladeurs et tablettes Visualisatio simplifiée de la flotte Gestio des baladeurs par idividus / classes / groupes / activités Activatio des foctios par simple

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

Probabilités et statistique pour le CAPES Probabilités et statistique pour le CAPES Béatrice de Tilière Frédérique Petit 2 3 jui 205. Uiversité Pierre et Marie Curie 2. Uiversité Pierre et Marie Curie 2 Table des matières Modélisatio de phéomèes

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

4 Approximation des fonctions 4 Approximatio des foctios Ue foctio f arbitraire défiie sur u itervalle I et à valeur das IR peut être représetée par so graphe, ou de maière équivalete par la doée de l esemble de ses valeurs f(t) pour

Plus en détail

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul

Plus en détail

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

Initiation à l analyse factorielle des correspondances Fiche TD avec le logiciel : tdr620b Iitiatio à l aalyse factorielle des correspodaces A.B. Dufour & M. Royer & J.R. Lobry Das cette fiche, o étudie l Aalyse Factorielle des Correspodaces. Cette techique

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

Solutions particulières d une équation différentielle... Solutios particulières d ue équatio différetielle......du premier ordre à coefficiets costats O cherche ue solutio particulière de y + ay = f, où a est ue costate réelle et f ue foctio, appelée le secod

Plus en détail

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions.

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions. 3 Réseau Le réseau costitue u aspect essetiel d u eviroemet virtuel ESX. Il est doc importat de compredre la techologie, y compris ses différets composats et leur coopératio. Das ce chapitre, ous étudios

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Exo7 Topologie Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Exercice **

Plus en détail

Simulations interactives de convertisseurs en électronique de puissance

Simulations interactives de convertisseurs en électronique de puissance Simulatios iteractives de covertisseurs e électroique de puissace Jea-Jacques HUSELSTEIN, Philippe ENII Laboratoire d'électrotechique de Motpellier (LEM) - Uiversité Motpellier II, 079, Place Eugèe Bataillo,

Plus en détail

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014

Université Pierre et Marie Curie. Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Uiversité Pierre et Marie Curie Biostatistique PACES - UE4 2013-2014 Resposables : F. Carrat et A. Mallet Auteurs : F. Carrat, A. Mallet, V. Morice Mise à jour : 21 octobre 2013 Relecture : V. Morice,

Plus en détail

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) RAIRO Operatios Research RAIRO Oper. Res. 34 (2000) 99-129 TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) Commuiqué par Berard LEMAIRE Résumé. L étude

Plus en détail

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das

Plus en détail

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique Chapitre 5 Stabilité, Rapidité, Précisio et Réglage Stabilité. Défiitio Coditio de stabilité. Critères de stabilité.. Critères algébriques.. Critère graphique ou de revers das le pla de Nyquist Rapidité

Plus en détail

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9

Sommaire Chapitre 1 - L interface de Windows 7 9 Sommaire Chapitre 1 - L iterface de Widows 7 9 1.1. Utiliser le meu Démarrer et la barre des tâches de Widows 7...11 Démarrer et arrêter des programmes...15 Épigler u programme das la barre des tâches...18

Plus en détail

Réseaux d ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus

Réseaux d ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus Réseaux d odelettes et réseaux de euroes pour la modélisatio statique et dyamique de processus Yacie Oussar To cite this versio: Yacie Oussar. Réseaux d odelettes et réseaux de euroes pour la modélisatio

Plus en détail

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3 1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que

Plus en détail

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité

Processus géométrique généralisé et applications en fiabilité Processus géométrique gééralisé et applicatios e fiabilité Lauret Bordes 1 & Sophie Mercier 2 1,2 Uiversité de Pau et des Pays de l Adour Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applicatios - Pau UMR

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules sera mis à dispositio des cadidats, si écessaire. Etat au 1er mars

Plus en détail

Gérer les applications

Gérer les applications Gérer les applicatios E parcourat les rayos du Widows Phoe Store, vous serez e mesure de compléter les services de base de votre smartphoe à travers plus de 10 000 applicatios. Gratuites ou payates, ces

Plus en détail

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet : http://www.lesphinxdeveloppement.fr/club/index.html

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet : http://www.lesphinxdeveloppement.fr/club/index.html Equêtes, Sodages Aalyse de doées Le Sphix! Iteret : http://www.lesphixdeveloppemet.fr/club/idex.html Lagarde J. Aalyse statistique de doées, Duod. Réaliser vos equêtes Questioaire Traitemets et aalyses

Plus en détail

Neolane Leads. Neolane v6.0

Neolane Leads. Neolane v6.0 Neolae Leads Neolae v6.0 Ce documet, aisi que le logiciel qu'il décrit, est fouri das le cadre d'u accord de licece et e peut être utilisé ou copié que das les coditios prévues par cet accord. Cette publicatio

Plus en détail

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1 UV SQ 0 Probabilités Statistiques UV SQ 0 Autome 006 Resposable d Rémy Garadel ( m.-el. remy.garadel@utbm.fr ) page SQ-0 Probabilités - Statistiques Bibliographie: Titre Auteur(s) Editios Localisatio Niveau

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

Module 3 : Inversion de matrices Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que

Plus en détail

Les algorithmes de tri

Les algorithmes de tri CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE POUR L'EXAMEN PROBATOIRE e INFORMATIQUE par Nicolas HERVE Les algorithmes de tri Souteu le mai JURY PRESIDENTE : Mme COSTA Sommaire Itroductio....

Plus en détail

INTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE

INTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE INTRODUCTION A L ELECTRONIQUE NUMERIQUE ECHANTILLONNAGE ET QUANTIFICATION I. ARCHITECTURE DE L ELECRONIQUE NUMERIQUE Le schéma synoptique ci-dessous décrit les différentes étapes du traitement numérique

Plus en détail

TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires

TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires TD1 Signaux, énergie et puissance, signaux aléatoires I ) Ecrire l'expression analytique des signaux représentés sur les figures suivantes à l'aide de signaux particuliers. Dans le cas du signal y(t) trouver

Plus en détail

CAMERA HYPERFREQUENCE POUR LA MESURE ET L ANALYSE DE LA SER DES CIBLES SCINTILLANTES

CAMERA HYPERFREQUENCE POUR LA MESURE ET L ANALYSE DE LA SER DES CIBLES SCINTILLANTES N D ORDRE 8688 UNIVERSITE PARIS-SUD XI Faculté des Scieces d Orsay THÈSE DE DOCTORAT SPECIALITE : PHYSIQUE Ecole Doctorale «Scieces et Techologies de l Iformatio des Télécommuicatios et des Systèmes» Yoa

Plus en détail

Échantillonnage et estimation

Échantillonnage et estimation Stage «Nouveaux programmes de Termiale S» - Ho Chi Mih-Ville Novembre 202 Échatilloage et estimatio Partie C - Frédéric Barôme page Échatilloage et estimatio Partie C : Capacités et exercices-types. Rappelos

Plus en détail

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières Collect. Math. 5, 00, 0 c 00 Uiversitat de Barceloa Des résultats d irratioalité pour deux foctios particulières Richard Choulet 7, Rue du 4 Août, 40 Aveay, Frace E-mail: richardchoulet@waadoo.fr Received

Plus en détail

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant GUIDE DU DÉBUTANT Compte Sélect Baque Mauvie Guide du débutat Besoi d aide? Preez quelques miutes pour lire attetivemet votre Guide du cliet. Le préset Guide du débutat vous facilitera l utilisatio de

Plus en détail

Une action! Un message!

Une action! Un message! Ue actio! U message! Cotact Master est u service exclusif de relaces automatiques de vos actes vers vos cliets, par SMS, messages vocaux, e-mails, courrier... Il se décleche lorsque vous réalisez ue actio

Plus en détail

Mobile Business. Communiquez efficacement avec vos relations commerciales 09/2012

Mobile Business. Communiquez efficacement avec vos relations commerciales 09/2012 Mobile Busiess Commuiquez efficacemet avec vos relatios commerciales 9040412 09/2012 U choix capital pour mes affaires Pour gérer efficacemet ses affaires, il y a pas de secret : il faut savoir predre

Plus en détail

MESURE DE L'INFORMATION

MESURE DE L'INFORMATION MESURE DE L'INFORMATION Marc URO TABLE DES MATIÈRES INTRODUCTION... 3 INCERTITUDE D'UN ÉVÉNEMENT (OU SELF-INFORMATION)... 7 INFORMATION MUTUELLE DE DEUX ÉVÉNEMENTS... 9 ENTROPIE D'UNE VARIABLE ALÉATOIRE

Plus en détail

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe 1/5 Trois objectifs poursuivis par le gouveremet : > améliorer la compétitivité fiscale de la Frace > péreiser les activités de R&D > faire de la Frace u territoire attractif pour l iovatio Les icitatios

Plus en détail

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales

PROMENADE ALÉATOIRE : Chaînes de Markov et martingales PROMENADE ALÉATOIRE : Chaîes de Markov et martigales Thierry Bodieau École Polytechique Paris Départemet de Mathématiques Appliquées thierry.bodieau@polytechique.edu Novembre 2013 2 Table des matières

Plus en détail

Renseignements et monitoring. Renseignements commerciaux et de solvabilité sur les entreprises et les particuliers.

Renseignements et monitoring. Renseignements commerciaux et de solvabilité sur les entreprises et les particuliers. Reseigemets et moitorig. Reseigemets commerciaux et de solvabilité sur les etreprises et les particuliers. ENSEMBLE CONTRE LES PERTES. Reseigemets Creditreform. Pour plus de trasparece. Etreteir des rapports

Plus en détail

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2. Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES PLAN DU CHAPITRE 2 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.1 Pla de sodage 2.2.2 Probabilités d iclusio 2.3 SONDAGE

Plus en détail

Mécanismes de protection contre les vers

Mécanismes de protection contre les vers Mécaismes de protectio cotre les vers Itroductio Au cours de so évolutio, l Iteret a grademet progressé. Il est passé du réseau reliat quelques cetres de recherche aux États-Uis au réseau actuel reliat

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS ET APPROXIMATIONS DIOPHANTIENNES J. L. NICOLAS Cet article expose sup 3 e quelques iter'f~reces etre les pr'obl~res dloptimisatio e hombres etiers et la th~or-ie

Plus en détail

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche Termiale S Exercices. Rappels et exercices de base 3.. QCM (P. Egel) 3.. QCM, Atilles 005 4. 3. QCM, Liba 009, 3 poits 4. 4. QCM, C. étragers 007. 5. QCM, Frace 007 5 6. 6. QCM, N. Calédoie 007 7. 7. QCM

Plus en détail

Exercices de mathématiques

Exercices de mathématiques MP MP* Thierry DugarDi Marc rezzouk Exercices de mathématiques Cetrale-Supélec, Mies-Pots, École Polytechique et ENS Coceptio et créatio de couverture : Atelier 3+ Duod, 205 5 rue Laromiguière, 75005 Paris

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT POLTQU ONOMQU T DVLOPPMNT TRUTUR DU MAR NATONAL DU AF-AAO T PR AU PRODUTUR MALAN Beïla Beoit osultat PD N 06/008 ellule d Aalyse de Politiques coomiques du R Aée de pulicatio : Avril 009 Résumé e papier

Plus en détail

Traitement du signal avec Scilab : la transformée de Fourier discrète

Traitement du signal avec Scilab : la transformée de Fourier discrète Traitement du signal avec Scilab : la transformée de Fourier discrète L objectif de cette séance est de valider l expression de la transformée de Fourier Discrète (TFD), telle que peut la déterminer un

Plus en détail

Augmentation de la demande du produit «P» Prévision d accroître la capacité de production (nécessité d investir) Investissement

Augmentation de la demande du produit «P» Prévision d accroître la capacité de production (nécessité d investir) Investissement Augmetatio de la demade du produit «P» Prévisio d accroître la capacité de productio (écessité d ivestir) Ivestissemet Etude de retabilité du produit «P» Jugemet de l opportuité et de la retabilité du

Plus en détail

LE WMS EXPERT DE LA SUPPLY CHAIN DE DÉTAIL

LE WMS EXPERT DE LA SUPPLY CHAIN DE DÉTAIL LE WMS EXET DE LA SULY HAIN DE DÉTAIL QUELS SNT LES ENJEUX DE LA SULY HAIN? garatir la promesse cliet es derières aées, la distributio coaît ue véritable mutatio avec l évolutio des modes de cosommatio.

Plus en détail

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction

Un nouvel opérateur de fusion adaptatif. A new adaptive operator of fusion. 1. introduction A ew adaptive operator of fusio par Fraçois DELMOTTE LAMIH, Uiversité de Valeciees et du Haiaut-Cambrésis, Le Mot Houy, BP 3, 5933 Valeciees CEDEX 9 fdelmott@flore.uiv-valeciees.fr résumé et mots clés

Plus en détail

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? Etude Spéciale o. 7 Javier 2003 SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? MARK SCHNEIDER Le CGAP vous ivite à lui faire part de vos commetaires, de vos rapports et de toute demade d evoid autres

Plus en détail

Tempêtes : Etude des dépendances entre les branches Automobile et Incendie à l aide de la théorie des copulas Topic 1 Risk evaluation

Tempêtes : Etude des dépendances entre les branches Automobile et Incendie à l aide de la théorie des copulas Topic 1 Risk evaluation Tempêtes : Etude des dépedaces etre les braches Automobile et Icedie à l aide de la théorie des copulas Topic Risk evaluatio Belguise Olivier Charles Levi ACM Guy Carpeter 34 rue du Wacke 47/53 rue Raspail

Plus en détail