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Bureau des enseignants: les bureaux de R. Bouclier, P. Noble et J. -P. Vila sont au département GMM R. Bouclier: 123 P. Noble: 127 J. Vila: 117 Outre les vidéos et résumés de cours, un polycopié de cours complet (programme 2013-2014) et un polycopié allégé (programme 2014-2015) sont en disponibles en ligne sur cette page (voir la dernière section) Organisation du semestre: Semaine 37: Suivre la formation Python en ligne. Pas de cours à préparer. Cours Transmission numérique. La formation Python est disponible à l'adresse suivante: Semaine 38 (2CM+1TP): écouter la vidéo, lire les documents et préparer les réponses aux questions de cours ainsi que les exercices associés au chapitre I (erreurs numériques) et au chapitre 2 (intégration). La séance de TP (Groupes A/B) est intégralement consacrée aux librairies Numpy, Matplotlib de Python qui seront à la base des TP suivants. Semaine 39 (1CM+1TP): écouter la vidéo, lire les documents et préparer les réponses aux questions de cours ainsi que les exercices associés au chapitre 3.
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Ces codes agencent les 0 et les 1 de manière différente du système binaire. Télécharger le cours complet
Pôle plus proche de l'origine. Deux types de réglage: • soit la synthèse en utilisant les méthodes du continu; transposition des correcteurs analogiques • soit une synthèse dite numérique. Transposition des correcteurs analogiques des système asservis Il s'agit de convertir un correcteur analogique déjà synthétisé en correcteur numérique. On s'intéresse à la méthodes: discrétisation directe •La synthèse de correcteurs numériques par extension des correcteurs analogiques est une approche couramment utilisée dans le domaine industriel. •Cela s'explique par le fait que les techniques d'étude des systèmes continus sont généralement bien maîtrisées et que les spécifications sont plus facilement interprétables sur des modèles continus que sur des modèles échantillonnés Discrétisation directe des système asservis A partir d'un correcteur analogique réalisé par les méthodes d'étude des systèmes continus. Logique des systèmes numériques | Programmes d'études. On recherche à rapprocher le plus possible le correcteur analogique, en faisant des approximations de la variable de Laplace p. Approximations de la variable des système asservis Le principe de l'approche consiste donc à déduire un correcteur Rd(z) du correcteur Rc(p) en choisissant une approximation de la variable p, selon le schéma ci contre.