Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Travailler efficacement en équipe, développer son leadership, prendre des décisions dans des contextes multidisciplinaires, multiculturels et internationaux.
• Interagir efficacement avec d'autres acteurs pour réaliser un travail commun dans des contextes variés (multidisciplinaires, multiculturels et internationaux).
• Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Electricité à finalité Signaux et Systèmes
• Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs aux bases de l'électricité, de l'électronique, de l'automatique, de l'analyse et du traitement des signaux, des télécommunications ; à l'instrumentation matérielle et logicielle ; à l'analyse et le traitement du signal ; à la modélisation mathématique et l'analyse des systèmes dynamiques ; à la commande des procédés ; aux applications plus spécifiques liées au traitement du signal et la commande des systèmes biomédicaux et biologiques.
• Analyser et modéliser un problème en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
• Identifier et étudier les applications possibles des technologies nouvelles et émergentes dans le domaine de l'électricité
• Travailler efficacement en équipe, développer son leadership, prendre des décisions dans des contextes multidisciplinaires, multiculturels et internationaux.
• Interagir efficacement avec d'autres acteurs pour réaliser un travail commun dans des contextes variés (multidisciplinaires, multiculturels et internationaux).

Acquis d'apprentissage de l'UE

understand the sequencing of modules in a complete biomedical signal acquisition and processing system, for various signals (electroencephalogram, electrocardiogram, electromyogram, etc.), from sensor to feature extraction (except for classification, which is by a previous course on "Statistical Pattern Recognition");understand brain-computer interfaces (brain signal acquisition, processing, and interpretation) and be ready to implement them.

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

biomedical signals (origins, bioelectrical phenomena, acquisition and sensors, amplifiers, filters); biomedical signal processing techniques (filtering and artefact elimination, event detection, feature extraction); Introduction to brain signals; BIOPAC tools, PYTHON, Labview.

Compétences préalables

Basic knowledge of signal processing; notions of pattern recognition (but a separate course on pattern recognition is required as a complement to this course, to have a complete view of complete biomedical signal processing systems, from sensors to classification).