Dossier MCF .doc - Institut Fresnel
A partir de nos connaissances actuelles sur les systèmes, quelle méthode
pourrait on ... Les modèles les plus courants sont les modèles de Broïda et de
Strejc.
Part of the document
Dossier de candidature Pour l'inscription 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 d'enseignement
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. [pic]
DOCTEUR EN TRAITEMENT DU SIGNAL
FORMATION A partir de janvier 2008: Post-Doctorat à l'Institut Fraunhofer,
Erlangen, Allemagne.
2004-2007: Thèse de Doctorat sur les « Méthodes par sous-espaces et
d'optimisation : applications en traitement d'antenne, analyse
d'images et traitement du signal tensoriel. »
Lieu: l'équipe Groupe Signaux Multidimensionnels de l'Institut
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
d'actes.
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 l'Optique, le Traitement
du Signal, l'Electronique. Troisième année à l'étranger : 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 d'Embrun). 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 l'institut Fraunhofer, Erlangen, Allemagne
IV- Cursus 2004-2007 : Doctorat en Traitement du Signal
Titre : Méthodes par sous-espaces et d'optimisation : applications en
traitement d'antenne, analyse d'images et traitement du signal tensoriel.
Laboratoire d'accueil :
Equipe GSM, Institut Fresnel.
Av. Escadrille Normandie Niemen,
13397, Marseille Cedex 20 Ecole doctorale : Physique et Sciences de la matière, Université d'Aix
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 d'ingénieur en Physique
Lieu : Ecole Nationale Supérieure de Physique de Marseille, Tampere
University of Technology, Finlande. V- Activités d'enseignement : 170 heures équivalent TD 1. Fonctions : Les activités d'enseignements auxquelles j'ai participé, ont été effectuées
à : - L'Ecole Centrale de Marseille, de 2005 à 2007. Les élèves de l'école
centrale de Marseille sont recrutés sur le concours Centrale-Supelec après
deux années de classes préparatoires. La formation suivie est une formation
d'ingénieur généraliste dont l'Ecole Centrale Marseille est habilitée à
délivrer les diplômes.
|Type \ |BAC + 3 |BAC + 4 |Total |
|Niveau | | | |
|TD |4 | |4 |
|TP |48 |16 |64 |
|Options Générales | |36 |36 |
|Total en heures TD|36 |62 |98 | -L'IUT de Salon de Provence, en deuxième année (BAC+2). Les étudiants de
l'IUT de Salon de Provence sont recrutés sur dossier, ils suivent une
formation comprenant électronique, informatique, automatique...
|Type \ Niveau |BAC + 2 |
|TD |20 |
|TP |36 |
|Total en heures TD |44 |
- L'université d'Aix Marseille III. Licence I.
Les étudiants concernés sont en première année de Licence (BAC+ 1). Ils
sont issus de Terminale S. |Type \ Niveau |BAC + 1 |
|TP |42 |
|Total en heures TD |28 |
Total : 170 heures équivalent TD 2. Détail des enseignements
Enseignements à l'Ecole 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. L'objectif des TP est de mettre en ?uvre sur le logiciel SciLab
(équivalent de Matlab) des résolutions d'exercices 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 d'images:
Les sujets enseignés sont premièrement les généralités sur l'acquisition
d'images, la caractérisation du bruit et ses origines. Deuxièmement
viennent la description d'opérations de base que sont les pré-traitements
et la restauration, par égalisation d'histogramme, filtrage du bruit, et
opérations de morphologie mathématique. Troisièmement sont présentées des
méthodes de segmentation d'images, 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 d'un problème de traitement
d'antenne. On introduit les éléments d'un problème en traitement d'antenne,
la distinction entre sous-espace signal et sous-espace bruit dans l'espace
des mesures. En se fondant sur l'orthogonalité entre sous-espace signal et
sous-espace bruit, on introduit les méthodes haute résolution du traitement
d'antenne, notamment les méthodes MUSIC et TLS-ESPRIT.
Comme exercice d'application sur le logiciel Matlab, on a montré comment
simuler un problème de traitement d'antenne 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 l'échantillonnage et la
transformée en Z. On définit l'échantillonnage et la quantification, le
théorème de Shannon, on étudie le spectre d'un signal échantillonné, on
définit la transformée en Z et ses propriétés. Deuxièmement on s'intéresse
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 l