5PMSEMD0 : Energy Monitoring and Diagnostics - WPMTDEM0

1. introduction à la surveillance et au diagnostic des systèmes (cours)
2. détection séquentielle de ruptures dans les signaux (cours/BE)
   • énoncé du problème
   • algorithmes de type CuSum
   • algorithmes de type GLR
3. projets de surveillance et diagnostic de systèmes (projet)

• bases de science des données (corrélation, analyse spectrale, filtrage, ...)
• bases de la théorie de l'estimation (estimateur du maximum de vraisemblance)
• bases de la théorie de la détection (tests d'hypothèses binaires)

Session normale / First session
Evaluation rattrapable (ER) / ER assessment : 1 project / 1 project

Si situation 100% distancielle / If distant learning mandatory:
Evaluation rattrapable (ER) / ER assessment : 1 projet / 1 project

Moyenne de l'UE / Course Unit assessment = ER 100%
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Session 1 :
si cours en présence : rapport de projet (100%)
si cours à distance : rapport de projet (100%)

Session 2 :
si présentiel possible : rapport de projet (100%)
si distanciel imposé : rapport de projet (100%)

Detection of Abrupt Changes - Theory and Application. Michèle Basseville, Igor Nikiforov. Prentice Hall - http://people.irisa.fr/Michele.Basseville/kniga/, 1993.

Statistical inference for engineers and data scientists. Pierre Moulin, Venugopal V. Veeravalli. Cambridge University Press, 2019.

The CuSum algorithm - A small review. Pierre Granjon. Technical report - https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00914697, 2013