Traitement adaptatif du signal : filtrage et réseaux neuronaux

Cette séance de cours présente les concepts fondamentaux du traitement adaptatif du signal, en se concentrant sur la dérivation de filtres adaptatifs tels que le filtre LMS. L'instructeur explique l'importance de l'autosimilarité dans les signaux, la théorie des processus stochastiques et les bases de l'apprentissage automatique. La séance de cours couvre l'utilisation de la descente de gradient pour minimiser les surfaces d'erreur, l'algorithme LMS pour le filtrage adaptatif et son application dans les systèmes d'annulation d'écho. En utilisant des gradients bruyants, l'algorithme LMS peut s'adapter efficacement aux environnements changeants, ce qui en fait un outil puissant dans le traitement du signal et l'entraînement des réseaux neuronaux.