Separation Des Sources Gaussiennes Et Non Gaussiennes Par Hos » książka
Separation Des Sources Gaussiennes Et Non Gaussiennes Par Hos
ISBN-13: 9786131516412 / Francuski / Miękka / 2018 / 120 str.
Ce livre prA(c)sente une nouvelle approche pour la sA(c)paration aveugle de composantes indA(c)pendantes dans le cas des mA(c)langes instantanA(c)s et convolutifs. Nous dA(c)veloppons des nouveaux critA]re et algorithmes basA(c)s sur les statistiques d'ordre supA(c)rieur. Plus prA(c)cisement, nous nous intA(c)ressons par l'A(c)tablissement d'un cadre unifiA(c) pour l'algorithme de la factorisation para-unitaire. Ceci est rA(c)alisA(c) par la proposition d'une nouvelle famille de contraste A rA(c)fA(c)rence pour un mA(c)lange d'ordre supA(c)rieur A 1. Partant de ce rA(c)sultat, nous avons proposA(c) deux critA]res de contrastes avec et sans A(c)tape de blanchiment spatiale. Ensuite, nous allons proposer un critA]re de sA(c)paration basA(c) sur les matrices d'intercumulants des observations et des signaux A rA(c)fA(c)rence. Cette mA(c)thode qui exploite des statistiques d'ordre supA(c)rieur, rende la sA(c)paration de sources colorA(c)es gaussiennes possible. La seule hypothA]se est que les signaux A rA(c)fA(c)rence sont choisis de telle faAon A A(c)viter l'annulation des cumulants formant le critA]re A optimiser.
Ce livre présente une nouvelle approche pour la séparation aveugle de composantes indépendantes dans le cas des mélanges instantanés et convolutifs. Nous développons des nouveaux critère et algorithmes basés sur les statistiques dordre supérieur. Plus précisement, nous nous intéressons par létablissement dun cadre unifié pour lalgorithme de la factorisation para-unitaire. Ceci est réalisé par la proposition dune nouvelle famille de contraste à référence pour un mélange dordre supérieur à 1. Partant de ce résultat, nous avons proposé deux critères de contrastes avec et sans étape de blanchiment spatiale. Ensuite, nous allons proposer un critère de séparation basé sur les matrices dintercumulants des observations et des signaux à référence. Cette méthode qui exploite des statistiques dordre supérieur, rende la séparation de sources colorées gaussiennes possible. La seule hypothèse est que les signaux à référence sont choisis de telle façon à éviter lannulation des cumulants formant le critère à optimiser.
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