Mechanical Engineering : /en/education/bachelor/mechanical-engineering/

Study program

Department: Mechanical Engineering
Specialization: Plastics and lightweight structures
Module: System automation 2

Course description

Back Acquisition et traitement de mesures

  • Objectives

    L'étudiant-e est capable de :

    • Choisir des paramètres d'acquisition (fréquence d'échantillonnage, résolution vertical, ...) adaptés et effectuer une mesure au moyen d'outils d'acquisition standards
    • Importer, manipuler et représenter des données fournies par un système de mesure à partir des formats standards de données (texte, binaire, ...)
    • Identifier les différentes contributions physiques d'un signal réel (offset, outliers, bruit de mesure, ...) et préparer les données au moyen de traitements simples
    • Appliquer les opérations mathématiques standards : intégral, écart-type, moyenne, ...
    • Comprendre certains outils avancés de traitement de données et savoir les appliquer
    • Choisir et réaliser une représentation graphique adaptée pour une mesure

    L'outils informatique utilisé pour le traitement des données est le langage python.

  • Content
    • Vue d'ensemble des librairies scientifiques de base de python, des structures de données et des conversions de types de données
    • Introduction et exercices sur la communication avec un système d'acquisition
    • Nettoyage des données : suppression de points erronés, sélection de plages de mesures, application d'outils statistiques, ...
    • Opérations mathématiques standards
    • Représentations graphiques de données : 2D, 3D, histogramme, échelle logarithmique, nuages de points, surfaces, densités, ...
    • Introduction aux outils d'analyse avancés : FFT, filtres fréquentiels, régression non-linéaires, diagramme de Bode, spectrogramme, ...
    • Exercices d'acquisition avec différents systèmes de mesures et capteurs
    • Exercice de calibration d'un capteur

Type of teaching and workload

Lecture course (including exercises)
32 periods
Practical exercises / lab work
8 periods

Course specification

Year of validity
2025-2026
Weight
2nd year
Semester
Spring
Program
French,Bilingual
Department
Mechanical Engineering
Language of instruction
French
ID
B2C-SIGN-M
Level
Intermediate
Course type
Core
Study program
Bachelor

Evaluation methods

  • Continuous assessment Written work, Practical exercises / Evaluated reports,

Course grade calculation method

The continuous assessment mark is the weighted average of the courses evaluations. If the course includes practical labs (TP), the course mark is the weighted average of the TP mark and the mark of the other evaluations. If one of these two marks (TP or other evaluations) is less than 3.0, the course counts as failed and no mark is given.

Reference work

  • Bonjour Jean-Daniel, 2019, Introduction à la programmation Python [en ligne], EPFL Lausanne, Disponible à l'adresse : https://enacit.epfl.ch/cours/python/introduction/
  • Varoquaux Gaël et al., 2019, Scipy Lecture Notes [en ligne], Disponible à l'adresse www.scipy-lectures.org
  • McKinney Wes, 2017, Python for Data Analysis, 2nd Edition, O'Reilly Media
  • Rahman Jamal et Andre´ Hagestedt, 2004, Labview für Studenten, Addison-Wesley
  • Francis Cottet et al., 2015, LabView programmation et applications, Dunod
  • Martaj Nadia et Mokhtari Mohand, 2014, Apprendre et maîtriser LabView par ses applications, Springer
  • Morris Alan et Langari Reza, 2016, Measurement and instrumentation - Theory and Application, Elsevier

Intructor(s) and/or coordinator(s)

Thierry Nasrallah, Jean-Luc Robyr