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-# stage_IJL
+# 
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+Papier vue
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+A method for the geometric calibration of ultrasound transducer arrays with arbitrary geometries
+https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213597923000733
+-premier mention de k wave
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+Three-dimensional ultrasound matrix imaging
+https://www.nature.com/articles/s41467-023-42338-8
+-a lire mentionne l'imagerie 3D avec un réseau 3D de transducteur
+
+A Sparse Reconstruction Algorithm for Ultrasonic Images in Nondestructive Testing
+https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4431274/
+A relire, mais aborde des question intéressante sur le filtrage avec différentes méthodes
+(b) SAFT; (c) ω-k SAFT; (d) RLS and (e) UTSR <- celle développé dans le papier
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+Low frequency ultrasonic dataset for pulse echo object detection in an isotropic homogeneous medium as reference for heterogeneous materials in civil engineering
+https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9108879/
+étude dont il serait intéressant de récupérer le data set, proposer par Hassan Rabah
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+Dataset for structural health monitoring of pipelines using ultrasonic guided waves
+https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9747640/
+pareil, a voir pour récupérer le data set, proposer par Slavisa Jovanovic
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+Tuto 
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+apprendre openGL
+https://opengl.developpez.com/tutoriels/apprendre-opengl/
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+camera
+https://opengl.developpez.com/tutoriels/apprendre-opengl/?page=camera
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+le but de l'utilisation de openGl est d'in fine de développer un outil d'imagerie 3D pour représenter sous forme de voxel les set de data générer ou mesurer.
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+k wave
+pour la simulation d'onde sonore, première introduction à la représentation de voxel dans Matlab.
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+autre note 
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+OpenCV n'est pas forcement pertinent pour le moment l'outil à été élaborer surtout pour faire du traitement d'image.
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+Pour la suite du stage il sera intéressant voir nécessaire de se familiariser avec les méthode de filtrage pour ensuite en faire une implémentation FPGA si le temps nous le permet.
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+Pour un préambule de solution, pourquoi ne pas imaginé un système capable de faire tourner un os (raspberry pi) et en parallèle d'un FPGA qui ferais le gros des calculs (de filtrage par exemple)
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+Pour être très optimiste sur la suite de ce projet, imaginons un FPGA reconfigurable à la volée en fonction du type de filtrage que l'utilisateur souhaiterais utiliser dans sont système.
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+Suite 
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+faire l'affichage 3D des dataset télécharger (python, matlab, openGL?)
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+pour les deux types de donnée 0° et 90°
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+tensor 
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+transformée de hilbert
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