MODELISATION ET IDENTIFICATION DES SIGNAUX A PHASE POLYNOMIALE
DANS CE TRAVAIL, ON S'INTERESSE AU PROBLEME DE L'IDENTIFICATION PARAMETRIQUE D'UN SIGNAL MONO OU MULTI-COMPOSANTES A PHASE POLYNOMIALE. ON ADOPTE UNE APPROCHE UTILISANT UNE MODELISATION D'ETAT DU SIGNAL. LE PROBLEME A RESOUDRE DEVIENT ALORS CELUI DE L'ESTIMATION D'UN VE...
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Collectivité auteur : | |
Autres auteurs : | |
Format : | Thèse ou mémoire |
Langue : | français |
Titre complet : | MODELISATION ET IDENTIFICATION DES SIGNAUX A PHASE POLYNOMIALE / WALID EL KAAKOUR; SOUS LA DIRECTION DE MICHEL GUGLIELMI |
Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 1998 |
Description matérielle : | 104 P. |
Note de thèse : | Thèse de doctorat : Sciences appliquées : Nantes : 1998 |
Sujets : | |
Particularités de l'exemplaire : | BU Sciences, Ex. 1 : Titre temporairement indisponible à la communication BU Sciences, Ex. 2 : Titre temporairement indisponible à la communication |
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330 | |a DANS CE TRAVAIL, ON S'INTERESSE AU PROBLEME DE L'IDENTIFICATION PARAMETRIQUE D'UN SIGNAL MONO OU MULTI-COMPOSANTES A PHASE POLYNOMIALE. ON ADOPTE UNE APPROCHE UTILISANT UNE MODELISATION D'ETAT DU SIGNAL. LE PROBLEME A RESOUDRE DEVIENT ALORS CELUI DE L'ESTIMATION D'UN VECTEUR D'ETAT A PARTIR DES OBSERVATIONS DU SIGNAL. DANS LE CAS MONO-COMPOSANTE, ON PROPOSE DEUX MODELES D'ETAT DU SIGNAL : LE PREMIER EST LINEAIRE MAIS APPROCHE ALORS QUE LE DEUXIEME EST EXACT MAIS NON LINEAIRE. L'ESTIMATION DE L'ETAT SE FAIT A L'AIDE D'UN FILTRE DE KALMAN POUR LE PREMIER MODELE ET PAR UN FILTRE DE KALMAN ETENDU (EKF) POUR LE DEUXIEME. LES PARAMETRES DU SIGNAL SE DEDUISENT DE L'ESTIMATION DU VECTEUR D'ETAT PAR DES RELATIONS ALGEBRIQUES EXACTES. POUR LES SIGNAUX MULTI-COMPOSANTES, SEULE LA MODELISATION PAR UN ETAT NON LINEAIRE PERMET DE PRENDRE EN COMPTE LA PRESENCE DE PLUSIEURS COMPOSANTES DANS LE SIGNAL. LA METHODE EKF UTILISANT CE MODELE S'ETEND ALORS A CE TYPE DE SIGNAUX. TOUTEFOIS, L'INITIALISATION DU FILTRE EKF DEVIENT PLUS DELICATE ETANT DONNE LA DIMENSION PLUS IMPORTANTE DU VECTEUR D'ETAT. | ||
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