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Contribution à la séparation aveugle de sources
ISBN-13: 9786131571329 / Francuski / Miękka / 2018 / 180 str.
Dans cette these, nous proposons un nouvel algorithme de separation aveugle de sources, base sur l'optimisation de l'information mutuelle sous contraintes. Le probleme d'optimisation sous contraintes est resolu par passage au probleme dual. L'estimateur propose du gradient stochastique utilise l'estimation des densites par maximum de vraisemblance dans des modeles de lois exponentielles choisis par minimisation du critere AIC. Ensuite, la methode a ete generalisee a l'ensemble des divergences entre densites de probabilite. Nous avons montre que l'algorithme utilisant la divergence particuliere de Hellinger a de bonnes proprietes d'effcacite et robustesse en presence du bruit en comparaison avec l'information mutuelle. Dans le cadre de signaux cyclostationnaires, les methodes precedentes de separation ont ete adaptees en utilisant des statistiques du second ordre. Nous illustrons les performances des algorithmes proposes pour des signaux simules et pour des signaux reels issus de machines tournantes."
Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur loptimisation de linformation mutuelle sous contraintes. Le problème doptimisation sous contraintes est résolu par passage au problème dual. Lestimateur proposé du gradient stochastique utilise lestimation des densités par maximum de vraisemblance dans des modèles de lois exponentielles choisis par minimisation du critère AIC. Ensuite, la méthode a été généralisée à lensemble des divergences entre densités de probabilité. Nous avons montré que lalgorithme utilisant la divergence particulière de Hellinger a de bonnes propriétés deffcacité et robustesse en présence du bruit en comparaison avec linformation mutuelle. Dans le cadre de signaux cyclostationnaires, les méthodes précédentes de séparation ont été adaptées en utilisant des statistiques du second ordre. Nous illustrons les performances des algorithmes proposés pour des signaux simulés et pour des signaux réels issus de machines tournantes.
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