Ce projet académique vise à traiter et analyser des signaux numériques dans le cadre d'un travail universitaire. Les étudiants ont développé des algorithmes pour détecter et visualiser des motifs dans des données scientifiques, notamment en physique. Les résultats sont présentés sous forme de notebooks interactifs et de scripts Python, avec une validation des méthodes pour garantir leur fiabilité.

Flash est une solution logicielle dédiée à l'acquisition, au traitement et à l'analyse de données issues de détecteurs. Elle permet de configurer des équipements, de récupérer des spectres en continu et de transmettre les données vers un serveur cloud pour un traitement ultérieur. Utilisée dans des environnements scientifiques ou industriels, elle facilite la surveillance et l'interprétation des signaux détectés.

REAction est un logiciel de traitement de signaux et d'assemblage de données dédié à l'acquisition et au traitement de flux de données en temps réel. Il permet de recevoir, traiter et transmettre des signaux via un réseau GEth, notamment pour des applications scientifiques ou industrielles nécessitant une analyse rapide et fiable des données.

Projet open source dédié au développement de firmware pour la carte GTS Leaf, utilisée dans des environnements de traitement de signaux ADC. Il permet la gestion de liens Ethernet/IPBus, la génération de requêtes de déclenchement et le contrôle de flux de données. Compatible avec plusieurs familles de FPGA Xilinx, il est partagé avec le Ganil pour le développement de la phase 2 d'Agata, facilitant ainsi la collaboration scientifique et technique.

LISA Instrument est un outil de simulation dédié à la chaîne de mesure de l'observatoire spatial LISA (Laser Interferometer Space Antenna). Il modélise la génération de bruits instrumentaux, simule les signaux optiques (bruits et signaux astrophysiques) et leur détection interférométrique. Le projet intègre également le traitement des données télémétriques et permet d'injecter des artefacts instrumentaux ou des signaux gravitationnels pour des études scientifiques avancées.

Bibliothèque Python dédiée à la détection hors ligne de points de rupture dans des signaux. Elle permet d'identifier et de segmenter des changements de régime dans des séries temporelles, facilitant ainsi l'analyse de données non stationnaires. Utilisée principalement en recherche scientifique et en traitement du signal, elle propose une interface simple et des algorithmes variés pour répondre à différents modèles paramétriques et non paramétriques.

BLISS est une bibliothèque open source dédiée au contrôle et à l'acquisition de données pour des équipements scientifiques, principalement utilisée dans les environnements de recherche et d'expérimentation. Elle permet d'automatiser des processus complexes, de gérer des flux de travail et d'analyser des signaux ou images issus d'instruments de mesure. Développée pour répondre aux besoins des laboratoires, elle facilite l'intégration et la synchronisation de divers équipements tout en offrant des outils pour le traitement et l'analyse des données collectées.

Ce projet est dédié au traitement et à l'analyse de données issues de caméras astronomiques, notamment pour des expériences en astrophysique comme le projet CTA (Cherenkov Telescope Array). Il permet de synchroniser, calibrer et analyser des signaux temporels pour extraire des informations scientifiques pertinentes, comme la détection de pics ou la reconstruction d'événements.

Bibliothèque commune destinée au développement d'applications pour le projet ELiSA, offrant des outils en C et C++ pour le traitement du signal, l'analyse de données et la simulation numérique. Utilisée par des applications scientifiques et techniques nécessitant des calculs avancés et des algorithmes performants.

Projet dédié à la gestion, au traitement et à l'analyse de données scientifiques, notamment en astrophysique. Il permet de manipuler des fichiers de données, d'effectuer des calculs et des analyses sur des signaux spatiaux, et de faciliter la recherche dans ce domaine. Les outils intégrés simplifient l'accès et la manipulation des données pour les chercheurs et les scientifiques.