Traitement du sonLe traitement du son est la branche du traitement du signal qui s'applique aux signaux audio, dans le but notamment d'en améliorer la qualité, de les compresser, ou d'en extraire de l'information. Le terme analogique désigne quelque chose qui est mathématiquement représenté par une fonction continue. Donc un signal analogique est un signal représenté par un flux continu de donnée, ici dans un circuit électrique sous la forme de tension ou de courant.
Détection d'anomaliesDans l'exploration de données, la détection d'anomalies (en anglais, anomaly detection ou outlier detection) est l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui soulèvent des suspicions en différant de manière significative de la majorité des autres données. Généralement, les anomalies indiquent un problème tel qu'une fraude bancaire, un défaut structurel, un problème médical ou une erreur dans un texte. Les anomalies sont également appelées des valeurs aberrantes, du bruit, des écarts ou des exceptions.
Signal électriquevignette|Signaux électriques sur l'écran d'un oscilloscope : signal rectanglaire (haut), signal harmonique ou sinusoïdal (bas). Un signal électrique est une grandeur électrique dont la variation dans le temps transporte une information, d'une source à une destination. La grandeur électrique que l'on considère pour la transmission et le traitement du signal peut être directement la différence de potentiel ou l'intensité d'un courant électrique ; ou bien une modulation de l'amplitude, de la fréquence ou de la phase d'une variation périodique de ces grandeurs, qu'on appelle porteuse ; dans les communications numériques par modem des règles complexes régissent la modulation afin d'occuper au mieux la largeur de bande allouée.
Exploratory data analysisIn statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.
Data-flow analysisData-flow analysis is a technique for gathering information about the possible set of values calculated at various points in a computer program. A program's control-flow graph (CFG) is used to determine those parts of a program to which a particular value assigned to a variable might propagate. The information gathered is often used by compilers when optimizing a program. A canonical example of a data-flow analysis is reaching definitions.
Optimizing compilerIn computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.
Sparse approximationSparse approximation (also known as sparse representation) theory deals with sparse solutions for systems of linear equations. Techniques for finding these solutions and exploiting them in applications have found wide use in , signal processing, machine learning, medical imaging, and more. Consider a linear system of equations , where is an underdetermined matrix and . The matrix (typically assumed to be full-rank) is referred to as the dictionary, and is a signal of interest.
Iris de Fisherthumb|Nuage de points du jeu de données Le jeu de données Iris connu aussi sous le nom de Iris de Fisher ou Iris d'Anderson est un jeu de données multivariées présenté en 1936 par Ronald Fisher dans son papier The use of multiple measurements in taxonomic problems comme un exemple d'application de l'analyse discriminante linéaire. Les données ont été collectées par Edgar Anderson afin de quantifier les variations de morphologie des fleurs d'iris de trois espèces. Deux des trois espèces ont été collectées en Gaspésie.
Méthode scientifiqueLa méthode scientifique désigne l'ensemble des canons guidant ou devant guider le processus de production des connaissances scientifiques, qu'il s'agisse d'observations, d'expériences, de raisonnements, ou de calculs théoriques. Très souvent, le terme de « méthode » engage l'idée implicite de son unicité, tant auprès du grand public que de certains chercheurs, qui de surcroît la confondent parfois avec la seule méthode hypothético-déductive.
Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
