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Théorie du signal : modélisation statistique, automatique et traitement
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| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Théorie du signal : modélisation statistique, automatique et traitement / Denis de Brucq, Ghislaine Folliot |
| Publié : |
Paris, Milan, Barcelone :
Masson
, 1988 |
| Description matérielle : | 1 vol. (482 p.) |
| Sujets : |
- Partie A. Signal certain
- Chapitre premier. Exemple introductif
- Chapitre II. Filtrage linéaire - rapport "signal sur bruit"
- Chapitre III. Espérance conditionnelle
- Chapitre IV. Processus Gaussiens
- Chapitre V. Espaces auto-reproduisants
- Chapitre VI. Le mouvement brownien
- Chapitre VII. Mesures gaussiennes
- Chapitre VIII. Signal certain dans un bruit gaussien centre
- Annexes
- Partie B. Covariance bilinéaire
- Chapitre premier. Opérateurs de covariance particuliers
- Chapitre II. Covariance sur un espace de Hilbert
- Annexe. Familles spectrales
- Partie C. Équations de l'automatisme
- Chapitre premier. Exemple introductif
- Chapitre II. Systèmes dynamiques linéaires
- Chapitre III. Situation stationnaire
- Chapitre IV. Commandabilité et observabilité des systèmes dynamiques linéaires
- Chapitre V. Commande optimale
- Annexes
- Partie D. Filtrage de Kalman
- Chapitre I. Équations de base
- Chapitre II. Extensions de la méthode
- Chapitre III. Passage du temps discret au temps continu
- Annexes
- Partie E. Identification des processus stationnaires du second ordre
- Chapitre I. Représentation des processus centres stationnaires du second ordre discrétisés
- Chapitre II. Modèle auto-regressif à moyenne mobile
- Chapitre III. Identification
- Annexe. Convergence de la puissance n-ième d'une matrice
- Partie F. Structure de mélange
- Chapitre I. Processus sphériquement invariants
- Chapitre II. Mélange de processus sphériquement invariants
- Annexe
- Chapitre III. Structure convexe
- Partie G. Équations aux dérivées partielles linéaires avec second membre aléatoire
- Chapitre I. Résolution de l'équation dX + a X dt = dN, où N modélise un processus de Poisson
- Chapitre II. Résolution de l'équation dX + a X dt = dL, où L modélise un processus de Levy
- Chapitre III. Cas général : équations aux dérivées partielles linéaires DX = dL