Fangchen FENG | Doctorant au
Laboratoire des signaux et systèmes
Salle C4.18, 3 Rue Joliot-Curie – 91192 Gif-sur-Yvette – ...
Publications
Revues internationales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....
Master 1
- Signal et image (2) (M1IST-452) - 38 heures
Programme de TD (partie image)
1. Premiers filtres
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  1. 1. Fangchen FENG | Doctorant au Laboratoire des signaux et systèmes Salle C4.18, 3 Rue Joliot-Curie – 91192 Gif-sur-Yvette – France +33 06 68 84 48 56 • +33 01 69 85 17 43 fangchen.feng@l2s.centralesupelec.fr www.l2s.centralesupelec.fr/perso/Fangchen.FENG Etat civil Date de naissance: 28 Octobre 1989 Lieu de naissance: Xi’an, Chine Nationalité: chinoise Situation familiale: Célibataire Languages Chinois: Maternelle Anglais: Courant Francais: Courant Formation Université Paris-Sud, Université Paris Saclay Orsay Doctorat, Depuis 2014 Sujet de thèse: Séparation aveugle de source: mélanges convolutifs sous-déterminés. Directeur: Matthieu Kowalski. Mots-clés: Séparation de source, Représentation parcimonieuse, STFT, optimisation Université Paris-Sud Orsay Magistère, Mention bien 2013–2014 Informations, Systèmes et Technologies Université Paris-Sud Orsay Master de recherche, Mention bien 2012–2014 Automatique et Traitement du Signal et de l’Image Université Paris-Sud Orsay Licence, Mention assez bien 2011–2012 Informations, Systèmes et Technologies Université de Xidian Xi’an, Chine Licence 2008–2011 Télécommunication Compétences informatiques languages de programmation: C, C++ logiciel scientifique: Matlab, Octave language de mise en forme: LATEX Stages Laboratoire des signaux et systèmes Gif-sur-Yvette Stage de fin d’étude de master2 2013–2014 Directeur de stage: Matthieu Kowalski Mots clés: Séparation de source, mélange instantané, optimization alternée Laboratoire des signaux et systèmes Gif-sur-Yvette Stage de fin d’étude de master1 2012–2013 Directeur de stage: Matthieu Kowalski Mots clés: Séparation de source, mélanges convolutifs, parcimonie structurée 1/3
  2. 2. Publications Revues internationales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Feng, F., & Kowalski, M. A Unified Approach for Over and Under-Determined Blind Source Separation Based on Both Sparsity and Decorrelation. Signal Processing, IEEE Transactions on, submited. Conférence internationale. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Feng, F., & Kowalski, M. (2014, May). Hybrid model and structured sparsity for under-determined convolutive audio source separation. In Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2014 IEEE International Conference on (pp. 6682-6686). IEEE. Feng, F., & Kowalski, M. (2015, August). A unified approach for blind source separation using sparsity and decorrelation. In Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2015 23rd European (pp. 1736-1740). IEEE. Feng, F., & Kowalski, M. (2015, July). A Unified Approach for Over and Under-determined Blind Source Separation. In SPARS15-Signal Processing with Adaptive Sparse Structured Representations. Conférence nationale. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Feng, F., & Kowalski, M. (2015, September). Vers une approche unifiée pour la séparation aveugle de sources en sur et sous-déterminé, basée sur la parcimonie et la décorrélation. In Gretsi 2015. Ecole d’été/d’hiver Centre International de Rencontres Mathématiques Marseille Luminy L’analysis harmonique - avec applications de traintement du signal et de l’image Octobre, 2014 L’école d’hiver a réuni les doctorants et les jeunes Postdocs (ainsi que quelques experts) dans le domaine de l’analyse harmonique, afin d’expliquer le contexte et l’efficacité ainsi que les applications de certains algorithmes numériques qui sont basés sur la transformée de Fourier, la transformée en ondelettes et la transformée de Fourier en court terme (l’analyse de Gabor), ainsi que d’autres techniques de décomposition atomiques, en particulier dans les grandes dimensions (shearlets, curvelets, etc) Activité d’enseigement Université Paris-Sud Orsay Monitorat Depuis 2015 Chargé de Travaux Dirigés et de Travaux Pratiques. Licence 3 - Signaux et Systèmes linéaires et Asservissements 2 (PhysI305a) - 8 heures de TD et 4 heures de TP Programme de cours: 1. Rappels mathématiques 2. Introduction 3. Transformées de Fourier 4. Transformées en Z et de Laplace 5. Echantillonnage Sujet de TP: Analyse spectrale et filtrage Université Paris-Sud Orsay Monitorat 2014–2015 2/3
  3. 3. Master 1 - Signal et image (2) (M1IST-452) - 38 heures Programme de TD (partie image) 1. Premiers filtres 2. La transformée de Hough 3. Morphologie mathématique 4. Découpage et fusion 5. Application: l’algorithme d’Otsu Programme de TD (partie signal) 1. Lois continue et corrélation 2. Prédiction 3. Bruits blancs 4. Filtrage et estimation spectrale - Traitement de l’information et codage de source (M1IST-455) - 18 heures de TD et 20 heures de TP Programme de TP 1. TP1: Compression sans perte 2. TP2: Codage par transformée, codage par decomposition 3. TP3: Compression video Licence 3 - Signaux et Systèmes linéaires et Asservissements 2 (PhysI305a) - 8 heures de TD et 4 heures de TP - Informatique générale (PhysI306) - 36 heures de TP Programme de TP 1. Gestion de tableaux - opération arithmétique élémentaires 2. Tirage du Loto-Tri 3. Calculatrice et problème 3n + 1 4. Coefficients binomiaux et le jeu des identités 3/3

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