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SELECTION D'UN BANC OPTIMAL DE FILTRES A PARTIR D'UNE DECOMPOSITION EN PAQUETS D'ONDELETTES. APPLICATION A LA DETECTION DE SAUTS DE FREQUENCE DANS DES SIGNAUX MULTICOMPOSANTES
LE TRAVAIL PRESENTE DANS CETTE THESE S'APPLIQUE AUX SIGNAUX MULTICOMPOSANTES STATIONNAIRES PAR MORCEAUX ET EST ORGANISE EN DEUX PARTIES. DANS LA PREMIERE, ON S'INTERESSE A LA DECOMPOSITION D'UN SIGNAL EN SES COMPOSANTES PAR L'INTERMEDIAIRE D'UN BANC DE FILTRES NON UNIFORME....
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| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | SELECTION D'UN BANC OPTIMAL DE FILTRES A PARTIR D'UNE DECOMPOSITION EN PAQUETS D'ONDELETTES. APPLICATION A LA DETECTION DE SAUTS DE FREQUENCE DANS DES SIGNAUX MULTICOMPOSANTES / ERIC HITTI; SOUS LA DIR. DE MARIE FRANCOISE LUCAS |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 1999 |
| Description matérielle : | 129 p. |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Sciences et techniques : Nantes : 1999 |
| Sujets : |
| Résumé : | LE TRAVAIL PRESENTE DANS CETTE THESE S'APPLIQUE AUX SIGNAUX MULTICOMPOSANTES STATIONNAIRES PAR MORCEAUX ET EST ORGANISE EN DEUX PARTIES. DANS LA PREMIERE, ON S'INTERESSE A LA DECOMPOSITION D'UN SIGNAL EN SES COMPOSANTES PAR L'INTERMEDIAIRE D'UN BANC DE FILTRES NON UNIFORME. LA METHODE PROPOSEE UTILISE LES QUALITES DES FILTRES PASSE-BANDES DES DECOMPOSITIONS EN PAQUETS D'ONDELETTES OU EN PAQUETS DE MALVAR FREQUENTIELS. LE BANC DE FILTRES EST DETERMINE GRACE A UN ALGORITHME ORIGINAL DE SELECTION DE MEILLEURE BASE, AU SENS D'UN CRITERE ENERGETIQUE, ET PERMET DE DECOMPOSER UN SIGNAL A N COMPOSANTES EN N SIGNAUX MONOCOMPOSANTES, N ETANT INCONNU. LA SECONDE PARTIE EST CONSACREE A LA DETECTION DES INSTANTS DE RUPTURES FREQUENTIELLES, EN CONSIDERANT TOUT D'ABORD LE CONTEXTE NON SUPERVISE HABITUEL DES ALGORITHMES DE DETECTION DE RUPTURES. UN DETECTEUR BASE SUR L'ANALYSE CONJOINTE DES SIGNAUX DE SOUS-BANDES ISSUS DU BANC DE FILTRES PRECEDENT EST PROPOSE ET SES PERFORMANCES SONT EVALUEES SUR DES SIGNAUX SIMULES PUIS SUR DES SIGNAUX MUSICAUX REELS. LA DETECTION EST ENSUITE ABORDEE COMME UN PROBLEME DE CLASSIFICATION SUPERVISEE. L'ALGORITHME PROPOSE EST BASE SUR UNE APPROCHE BAYESIENNE ET MIS EN UVRE A L'AIDE DE METHODES STOCHASTIQUES DE SIMULATION : LES METHODES DE MONTE CARLO PAR CHAINES DE MARKOV (MCMC). LES RESULTATS OBTENUS SONT ANALYSES DANS LE CAS D'UN SEUL SAUT DE FREQUENCE DANS UNE SINUSOIDE BRUITEE, ET UTILISES COMME REFERENCE POUR EVALUER LE DETECTEUR PRECEDENT DANS CE CONTEXTE SUPERVISE. |
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| Notes : | 1999NANT2068 |
| Bibliographie : | 64 ref. |