1. Présentation du laboratoire - Exercices corriges
Identification d'un système stable du 1er ordre et du nème ordre (modèle de
Broïda). - Actions A, Ti, Td dans le cas d'un modèle de référence et PID série.
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Dossier de candidature
Pour linscription sur la liste de Qualification aux fonctions de
Maître de Conférences
(Année 2007-2008)
61ème section
Julien Marot
Docteur en Traitement du Signal
Sommaire
I Curriculum vitae résumé
II Etat civil
III Fonction actuelle
IV Cursus
V Activités denseignement
VI Activités de recherche
VII Liste des publications
VIII Documents annexe
I. Curriculum vitae résumé
Julien Marot e-mail: julien.marot@fresnel.fr
80, rue des polytres,
13013 Marseille
Né le 22 12 1980.
Nationalité: française.
DOCTEUR EN TRAITEMENT DU SIGNAL
FORMATION
A partir de janvier 2008: Post-Doctorat à lInstitut Fraunhofer, Erlangen, Allemagne.
2004-2007: Thèse de Doctorat sur les « Méthodes par sous-espaces et doptimisation : applications en traitement dantenne, analyse dimages et traitement du signal tensoriel. »
Lieu: léquipe Groupe Signaux Multidimensionnels de lInstitut Fresnel.
Date de soutenance : 16 novembre 2007
Directeur de thèse : Professeur Salah Bourennane, Ecole Centrale de Marseille.
Enseignement : 170 heures équivalent TD.
Publications : 7 articles dans des revues internationales et 4 articles dans des conférences internationales avec publication dactes.
2003-2004: Diplôme d'Etudes Approfondies "Optique, Image et Signal" à l'université d'Aix Marseille 3. Mention « bien ».
2000-2003: Ecole Nationale Supérieure de Physique de Marseille, formation pluridisciplinaire centrée sur lOptique, le Traitement du Signal, lElectronique. Troisième année à létranger : Tampere University of Technology, Finlande.
LANGUES ET COMPETENCES EN INFORMATIQUE
Anglais, espagnol, allemand : lu, écrit, parlé.
Maîtrise de Matlab, C++, Latek, Word.
DIVERS: Titulaire du brevet de secourisme en milieu aquatique.
Course à pied, triathlon (100kms de millau, ironman dEmbrun).
II. Etat civil
Nom : MAROT
Prénom : Julien
Date et lieu de naissance : 22/12/1980 à Montpellier, France
Situation familiale : célibataire
Nationalité : Française
Coordonnées professionnelles :
Equipe GSM, Institut Fresnel,
Av. Escadrille Normandie Niemen,
13397, Marseille Cedex 20
(33) 4 91 28 82 02
julien.marot@fresnel.fr
Coordonnées personnelles :
80, rue des Polytres
13013 Marseille
(33) (0) 6 85 87 99 11
III- Fonction Actuelle
Post-Doctorat à linstitut Fraunhofer, Erlangen, Allemagne
IV- Cursus
2004-2007 : Doctorat en Traitement du Signal
Titre : Méthodes par sous-espaces et doptimisation : applications en traitement dantenne, analyse dimages et traitement du signal tensoriel.
Laboratoire daccueil :
Equipe GSM, Institut Fresnel.
Av. Escadrille Normandie Niemen,
13397, Marseille Cedex 20
Ecole doctorale : Physique et Sciences de la matière, Université dAix Marseille III.
Directeur de thèse : M. Salah BOURENNANE, P. U. 61ème section
Institut Fresnel, UMR CNRS 6133-ECM D.U. de saint Jérôme
Date de soutenance : 16 novembre 2007
Jury:
Jean-Pierre Sessarego, Directeur de recherche, LMA, Marseille Président
Eric Moreau, Professeur, Université de Toulon Rapporteur
Yide Wang, Professeur, Université de Nantes Rapporteur
Hamid Aghajan, Associate Professor, Stanford University, USA Examinateur
Jacques Blanc-Talon, (DGA, MRIS), Paris Examinateur
Salah Bourennane, Professeur, Ecole Centrale Marseille Directeur de thèse
2003-2004 : DEA en Optique Image et Signal (OIS)
Lieu : Ecole Nationale Supérieure de Physique de Marseille
2000-2003 : Diplôme dingénieur en Physique
Lieu : Ecole Nationale Supérieure de Physique de Marseille, Tampere University of Technology, Finlande.
V- Activités denseignement : 170 heures équivalent TD
Fonctions :
Les activités denseignements auxquelles jai participé, ont été effectuées à :
- LEcole Centrale de Marseille, de 2005 à 2007. Les élèves de lécole centrale de Marseille sont recrutés sur le concours Centrale-Supelec après deux années de classes préparatoires. La formation suivie est une formation dingénieur généraliste dont lEcole Centrale Marseille est habilitée à délivrer les diplômes.
Type \ NiveauBAC + 3BAC + 4TotalTD44TP481664Options Générales3636Total en heures TD366298
-LIUT de Salon de Provence, en deuxième année (BAC+2). Les étudiants de lIUT de Salon de Provence sont recrutés sur dossier, ils suivent une formation comprenant électronique, informatique, automatique
Type \ NiveauBAC + 2TD20TP36Total en heures TD44
Luniversité dAix Marseille III. Licence I.
Les étudiants concernés sont en première année de Licence (BAC+ 1). Ils sont issus de Terminale S.
Type \ NiveauBAC + 1TP42Total en heures TD28
Total : 170 heures équivalent TD
Détail des enseignements
Enseignements à lEcole centrale de Marseille
En première année:
Semi-conducteurs
Les thèmes enseignés lors des TPs et TDs sont les suivants :
Introduction historique et économique.
Notions nécessaires de physique du solide
Les matériaux semi-conducteurs définitions et propriétés
La jonction PN ou le premier composant de base : la diode
Notions de technologie
Un second composant de base : le transistor bipolaire
Propriétés optiques des semi-conducteurs : photopiles et LED.
Les TPs enseignés consistent à simuler fabrication de différentes jonctions, par le logiciel «deckbuild», puis à caractériser des jonctions abruptes et graduelles par étude de la capacité C. Le tracé des courbes 1/C2 et 1/C3 renseigne sur la nature de la jonction.
Enseignant responsable : Mme Caroline Fossati
Probabilités
Les thèmes enseignés sont les suivants:
1. Probabilités : définitions, espace probabilisé, th. de Bayes ; 2. Variables aléatoires (1) : définition, exemples ; 3. Variables aléatoires (2) : calcul de lois, fonction caractéristique, fonction génératrice ; 4. Vecteurs aléatoires ; 5. Loi des grands nombres, théorème de la limite centrale - application à l'estimation.
Lobjectif des TP est de mettre en uvre sur le logiciel SciLab (équivalent de Matlab) des résolutions dexercices pratiques, de simuler les réalisations de variables aléatoires, de caractériser les lois suivies par ces variables aléatoires, de vérifier certains théorèmes comme le théorème central limite.
Enseignant responsable : M. Jean-Michel Innocent
En deuxième année:
Traitement dimages:
Les sujets enseignés sont premièrement les généralités sur lacquisition dimages, la caractérisation du bruit et ses origines. Deuxièmement viennent la description dopérations de base que sont les pré-traitements et la restauration, par égalisation dhistogramme, filtrage du bruit, et opérations de morphologie mathématique. Troisièmement sont présentées des méthodes de segmentation dimages, tels que le gradient morphologique, les méthodes dérivatives, la transformée de Hough, les modèles déformables. Quatrièmement est présentée une méthode de reconstruction tomographique du type transformée de Radon.
Des exercices de mise en uvre des méthodes enseignées sont réalisés sur le logiciel Matlab.
Enseignant responsable : Mme Mireille Guillaume
Méthodes spatio-temporelles:
Le contenu du cours concerne la résolution dun problème de traitement dantenne. On introduit les éléments dun problème en traitement dantenne, la distinction entre sous-espace signal et sous-espace bruit dans lespace des mesures. En se fondant sur lorthogonalité entre sous-espace signal et sous-espace bruit, on introduit les méthodes haute résolution du traitement dantenne, notamment les méthodes MUSIC et TLS-ESPRIT.
Comme exercice dapplication sur le logiciel Matlab, on a montré comment simuler un problème de traitement dantenne en choisissant un modèle de signal, on a mis en uvre la méthode haute résolution MUSIC. Notamment un exemple de résolution de deux sources proches a été considéré.
Enseignant responsable : M. Salah Bourennane
Traitement du signal numérique:
Le contenu du cours comprend premièrement léchantillonnage et la transformée en Z. On définit léchantillonnage et la quantification, le théorème de Shannon, on étudie le spectre dun signal échantillonné, on définit la transformée en Z et ses propriétés. Deuxièmement on sintéresse aux systèmes linéaires, aux filtres à réponse impulsionnelle finie et aux filtres à réponse impulsionnelle infinie. On présente notamment la transformée bilinéaire, les quatre types classiques de filtres à réponse impulsionnelle infinie.
Les connaissances acquises ont été mises en uvre sur le logiciel Matlab, par la manipulation de séquences numériques, la simulation de filtres divers, la vérification du théorème de Shannon. On a vérifié linfluence du déphasage induit par le filtrage sur la déformation du signal traité. On a comparé les performances de filtres à réponse impulsionnelle finie et de filtres à réponse impulsionnelle infinie.
Enseignant responsable : Prof. Salah Bourennane
Automatique:
Les travaux pratiques qui ont été enseignés concernent lanalyse, le réglage, et la correction de systèmes bouclés analogiques. Lobjectif est dapprendre à utiliser les méthodes temporelles et fréquentielles classiques, telles que le plan de Bode, la réponse indicielle en boucle fermée. Les travaux pratiques comprennent lidentification de la fonction de transfert en boucle ouverte, la modélisation de la boucle fermée, et la correction par un proportionnel intégral.
Enseignant responsable : M. Alain Kilidjian
Enseignements à lIUT Aix-Marseille III Antenne de Salon de Provence
En deuxième année:
Automatique :
Les travaux pratiques enseignés ont les intitulés et les contenus suivants: initiation à lutilisation dun logiciel de calcul et de simulation « Matlab » ; identification en boucle ouverte dun système par méthode directe ; étude de la correction des systèmes du premier et du second ordre ; caractérisation et la régulation en température dun four (correcteurs PI et PID, méthode de Broïda) ; asservissement de position angulaire dun moteur à courant continu, (étude en boucle ouverte, asservissement en boucle fermée) ; commande numérique dun axe; régulation de vitesse dun ensemble moteur-génératrice à courant continu ; asservissement numérique de vitesse dun moteur à courant continu (création de programmes en langage C). Les travaux dirigés enseignés concernent létude de fonctions de transfert analogiques et numériques, le tracé de diagrammes de Bode, Black, Nyquist, les méthodes dasservissement et de régulation, les critères de stabilité, le réglage de correcteurs par exemple par la méthode de Ziegler et Nichols.
Enseignant responsable : M. Mouloud Adel
Enseignements à lUniversité dAix- Marseille III
En première année de Licence (L1):
Valorisation de la communication, recherche documentaire :
Le cours proposé permet à létudiant de se familiariser avec les Nouvelles Technologies de lInformation et de la Communication, et dacquérir des méthodes de recherche et validation de linformation. Lobjectif pour létudiant est de connaître la définition de diverses sources dinformation, telles que les catalogues, les bases de données. Létudiant apprend à rechercher de façon précise linformation sur internet par des opérateurs booléens par exemple-, à évaluer linformation obtenue sur internet.
Un travail personnel encadré consiste à rédiger un rapport concernant un sujet choisi par létudiant. Dans ce rapport sont répertoriées toutes les sources dinformation, références proposées dans des catalogues, titres et références darticles, définitions fournies par des encyclopédies, à propos du sujet choisi. Lobjectif de ce travail encadré est pour létudiant de montrer quil sait diversifier ses sources dinformations et donner les références nécessaires pour les retrouver.
Enseignant responsable : Mme. Anne Zwick
VI. Activités de recherche
1. Présentation du laboratoire
LInstitut Fresnel (UMR CNRS, Sciences et Technologies de l'Information et de l'Ingénierie(ST2I)) accueille au quotidien 130 personnels se consacrant à des travaux de recherche dans les domaines de la Photonique et de lImage. Une majorité de ces personnels est rattachée aux établissements marseillais (université Paul Cézanne, Ecole Centrale, université de Provence) où ils enseignent loptique ou la photonique, limage et le signal, la microélectronique et les télécommunications, lélectronique, la gestion de projet
Globalement lInstitut est structuré sous la forme de sept équipes traitant des méta-matériaux ou cristaux photoniques, de lendommagement laser et de la diffusion lumineuse, de la bio-photonique et des microscopies non linéaires, des micro-ondes et des microscopies haute résolution, du filtrage optique et des technologies de fabrication de composants multicouches, du traitement de limage et de loptique statistique, du traitement dantenne et du traitement de données tensorielles.
Léquipe Groupe Signaux Multidimensionnels de lInstitut Fresnel, dirigée par le Professeur Salah Bourennane, sintéresse à la modélisation de systèmes physiques complexes, à la création de modèles pour la détection, la localisation, lestimation et lidentification. Léquipe GSM sintéresse aux champs dapplications suivants :
-Traitement dantenne: Donner les paramètres de fronts donde incidents sur des antennes a été le propos de plusieurs études. Nous avons combiné des méthodes haute résolution et des méthodes doptimisation pour ce genre dapplications.
- Traitement dimages : Nous avons considéré des problèmes de segmentation dimages, qui apparaissent en vision robotique, en contrôle non destructif, en imagerie aérienne. En particulier nous avons adapté des méthodes de traitement dantenne.
- Communications sans fil: des algorithmes ont été créés pour lestimation de systèmes de communication à antennes multiples, pour les systèmes MIMO, lestimation de canal, le multiplexage.
- Le traitement du signal multidimensionnel: les données multicomposantes sont représentées comme des tableaux multidimensionnels ou tenseurs. Des méthodes telles que le filtrage de Wiener multidimensionnel ont été développées pour traiter des données multicomposantes. Ces méthodes reposent sur des outils dalgèbre multilinéaire, tels que les décompositions selon les modèles de TUCKER3 et de PARAFAC.
2. Domaine des travaux de recherche
Mes activités de recherche ont commencé en 2003, dans le laboratoire de traitement du signal de la Tampere University of technology. Le stage effectué portait sur le débruitage de signaux électrocardiogramme. Jai commencé à publier les résultats de mes recherches à lissu de mon DEA effectué dans léquipe GSM. Jai effectué la partie la plus importante de mes travaux de recherche et de mes publications pendant la thèse à partir de 2004. Je valorise depuis novembre 2007 mes travaux de thèse par la rédaction darticles.
Les travaux de recherche effectués pendant mon DEA et ma thèse sont consacrés aux méthodes par sous-espaces et d'optimisation, qui sont développées et adaptées dans trois contextes: en traitement d'antenne, en analyse d'images, en traitement du signal tensoriel.
Contexte du traitement dantenne
Dans le premier cas nous traitons de méthodes et applications en traitement d'antenne. Une antenne est un ensemble de capteurs, nous exploitons les signaux reçus sur ces capteurs par des statistiques dordre deux. On distingue le sous espace signal, et le sous-espace bruit. Les méthodes haute résolution du traitement d'antenne sont fondées sur l'orthogonalité entre sous-espace bruit et sous-espace signal. Nous proposons une nouvelle méthode d'optimisation appliquée à la télédétection et localisation de sources en présence de distorsions de phase pour un grand nombre de capteurs. Cette méthode donne lieu a des applications en contrôle non destructif et en communication.
Contexte du traitement dimages
Dans le second cas nous considérons des applications en imagerie. Nous proposons des méthodes par sous-espaces rapides pour l'estimation contours rectilignes. Nous présentons plusieurs méthodes d'optimisation pour l'estimation de contours approximativement rectilignes et distordus. Nous proposons aussi d'estimer des contours étoilés. Nous adaptons une antenne circulaire virtuelle à l'image à traiter, conduisant à des signaux à phase linéaire à
partir de cercles concentriques. Des méthodes haute résolution du traitement d'antenne distinguent alors des valeurs de rayon pouvant être très proches. Nous considérons des formes variées: cercles distordus, ellipses. On peut assimiler ces méthodes à des algorithmes de compression de données puisquelles caractérisent un contour dintérêt par quelques paramètres. Lune des applications de ces méthodes est la vision robotique.
Contexte du traitement du signal tensoriel
Dans le troisième cas nous considérons le traitement du signal tensoriel. En particulier nous développons des méthodes de restauration de données bruitées par des méthodes de filtrage adaptées aux données tensorielles. En particulier les images couleur sont des données tensorielles dordre trois. Nous présentons une version multidimensionnelle du filtrage de Wiener. Nous proposons une procédure de déploiement non-orthogonal de tenseur, selon les directions principales du tenseur.
Remarque : toutes les parties traitées dans la thèse ont été publiées dans des revues
internationales et des conférences internationales et nationales (voir la section
« Liste de publications »).
VII. Liste de Publications
Mes travaux de thèse ont donné lieu à la rédaction de 16 articles:
Articles publiés : 11
7 articles publiés dans des revues internationales, 4 articles publiés dans des conférences internationales
Articles soumis : 5
5 articles soumis pour publication dans des revues internationales
Revues internationales :
S. Bourennane and J. Marot, "Estimation of straight line offsets by a high-resolution method", IEE Vision Image et Signal Processing, vol. 153, pp. 224-229, 2006.
S. Bourennane and J. Marot, "Contour estimation by array processing methods", Applied signal processing, article ID 95634, 15 pages, 2006.
J. Marot and S. Bourennane, "Subspace-Based and DIRECT Algorithms for Distorted Circular Contour Estimation", IEEE Trans. on Image Processing, vol. 16, no. 9, pp. 2369-2378, september 2007.
J. Marot and S. Bourennane, "Array processing and fast Optimization Algorithms for Distorted Circular Contour Retrieval", Advances on signal processing, article ID 57354, 13 pages, july 2007.
J. Marot and S. Bourennane, "Phase Distortion Estimation by DIRECT and spline interpolation algorithms", IEEE Signal Processing Letters, Vol. 14, no. 7, pp. 461-464, July 2007.
J. Marot and S. Bourennane, "Propagator method for an application to contour estimation", Pattern recognition letters, vol. 28, no. 12, pp. 1556-1562, september 2007.
D. Muti, S. Bourennane and J. Marot, "Lower-Rank Tensor Approximation and Multiway Filtering", SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications (SIMAX), accepté le 12 septembre 2007.
Conférences internationales avec comité de lecture et publication dactes :
S. Bourennane and J. Marot, "Line parameters estimation by array processing methods", IEEE ICASSP'05, Vol. 4, pp. 965-968, Mar. 2005.
S. Bourennane and J. Marot, "Optimization and interpolation for distorted contour estimation", IEEE ICASSP'06, Vol. 2, pp. 717-20, April 2006.
J. Marot, S. Bourennane and Mouloud Adel, "Array processing approach for object segmentation in images", IEEE ICASSP'07, Vol. 1, pp. 621-624, April 2007.
J. Marot, S. Bourennane, "Fast tensor signal filtering using fixed point algorithm", IEEE ICASSP'08, accepté en décembre 2007.
Articles soumis, en cours dexpertise
Revues internationales :
J. Marot and S. Bourennane, " Fast subspace-based tensor signal processing", IEEE-Signal Processing Letters, soumis en Juillet 2007.
J. Marot and S. Bourennane, " Curve estimation in images by DIRECT and spline interpolation algorithms ", Pattern Recognition, soumis en juin 2007.
S. Bourennane and J. Marot, " Tutorial about tensor signal processing ", Signal Processing Magazine, soumis en décembre 2007.
J. Marot, C. Fossati and S. Bourennane, "Overview on advances in tensor data denoising methods", EURASIP journal on Advances on signal processing, soumis en décembre 2007.
VIII. Documents Annexes
-Copie de la carte didentité
-Copie de 3 articles publiés, dans :
EURASIP journal on advances on signal processing,
IEEE Trans. on Image Processing,
IEEE Signal Processing Letters.
-Attestation dacceptation de larticle à paraître dans la revue «SIMAX».
-Manuscrit de thèse de doctorat.
-Lettre de recommandation du directeur de thèse : Professeur Salah Bourennane
-Attestation des tuteurs denseignement : Mme Caroline Fossati, M. Jean-Michel Innocent, Mme Mireille Guillaume, M. Salah Bourennane, M. Alain Kilidjian, M. Mouloud Adel, Mme. Anne Zwick.
-Attestation de réussite au doctorat
-Rapports des rapporteurs
-Rapport de soutenance
