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Parcimonie et analyse de données massives en astrophysique

Intervenants : Jean-Luc STARCK et Jérôme BOBIN (CEA)

Objectif du cours :

Ce cours a pour objectif de présenter les méthodes d'analyse d'images les plus récentes fondées sur les concepts de représentations parcimonieuses et leurs applications en astrophysique.

Thèmes abordés :

  • Analyse multi-échelle et ondelettes
  • Problèmes inverses et leurs solutions en astrophysique
  • Représentations parcimonieuses des images : algorithmes
    et applications
  • Compressed sensing en astrophysique
  • Séparation aveugle de sources : introduction
    et méthodes avancées
  • Applications de la séparation de sources en astrophysique

Pré-requis :

Notions de probabilités et statistiques niveau L3.

Organisation des séances :

24 heures de Cours et TP

Mode de validation :

  • Evaluation des travaux pratiques
  • Projet avec présentation orale

Références :

  • J.-L. Starck, F. Murtagh & J. Fadili. Sparse Image and Signal Processing: Wavelets, Curvelets and Morphological Diversity. Cambridge University Press. 2010.
  • P. Comon, C. Jutten, Handbook of Blind Source Separation, Academic Press, 2010.

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