Contribution à la séparation aveugle de sources: Contribution à la séparation aveugle de sources par utilisation des divergences entre densités de ... vibratoire (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)

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9786131571329: Contribution à la séparation aveugle de sources: Contribution à la séparation aveugle de sources par utilisation des divergences entre densités de ... vibratoire (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)

Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur l'optimisation de l'information mutuelle sous contraintes. Le problème d'optimisation sous contraintes est résolu par passage au problème dual. L'estimateur proposé du gradient stochastique utilise l'estimation 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 l'ensemble des divergences entre densités de probabilité. Nous avons montré que l'algorithme utilisant la divergence particulière de Hellinger a de bonnes propriétés d'effcacité et robustesse en présence du bruit en comparaison avec l'information 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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About the Author :

Né le 13/12/1974 à Nouakchott (Mauritanie). Il est docteur en Génie Informatique, Automatique et Traitement du Signal du laboratoire CReSTIC de l'université de Reims Champagne-Ardenne. Il travaille sur le développement de méthodes statistiques et numériques pour résoudre des problèmes inverses.

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1.

Mohamed Salem OULD MOHAMED
Edité par Univ Europeenne, United States (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Paperback Quantité : 10
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(London, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne, United States, 2011. Paperback. État : New. Language: French . This book usually ship within 10-15 business days and we will endeavor to dispatch orders quicker than this where possible. Brand New Book. 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. N° de réf. du libraire OMN9786131571329

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Mohamed Salem OULD MOHAMED
Edité par Univ Europeenne, United States (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Paperback Quantité : 1
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The Book Depository
(London, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne, United States, 2011. Paperback. État : New. Language: French . Brand New Book. 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. N° de réf. du libraire KNV9786131571329

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Mohamed Salem Ould Mohamed
Edité par Univ Europeenne 2011-04-27 (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) paperback Quantité : > 20
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Blackwell's
(Oxford, OX, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne 2011-04-27, 2011. paperback. État : New. N° de réf. du libraire 9786131571329

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Mohamed Salem OULD MOHAMED
Edité par Univ Europeenne, United States (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Paperback Quantité : 1
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The Book Depository US
(London, Royaume-Uni)
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Description du livre Univ Europeenne, United States, 2011. Paperback. État : New. Language: French . Brand New Book. 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. N° de réf. du libraire KNV9786131571329

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Ould Mohamed, Mohamed Salem
Edité par OmniScriptum (2016)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Paperback Quantité : 1
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Ria Christie Collections
(Uxbridge, Royaume-Uni)
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Description du livre OmniScriptum, 2016. Paperback. État : New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. N° de réf. du libraire ria9786131571329_lsuk

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Mohamed Salem Ould Mohamed
Edité par Editions Universitaires Europeennes (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Quantité : > 20
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Books2Anywhere
(Fairford, GLOS, Royaume-Uni)
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Description du livre Editions Universitaires Europeennes, 2011. PAP. État : New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. N° de réf. du libraire LQ-9786131571329

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Mohamed Salem OULD MOHAMED
Edité par Univ Européenne (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Couverture souple Quantité : 1
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Gallix
(Gif sur Yvette, France)
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Description du livre Univ Européenne, 2011. État : Neuf. N° de réf. du libraire 9786131571329

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Mohamed Salem Ould Mohamed
Edité par Omniscriptum (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Quantité : > 20
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Pbshop
(Wood Dale, IL, Etats-Unis)
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Description du livre Omniscriptum, 2011. PAP. État : New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. N° de réf. du libraire IQ-9786131571329

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Mohamed Salem OULD MOHAMED
Edité par Editions Universitaires Europeennes EUE Apr 2011 (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Taschenbuch Quantité : 2
Vendeur
Agrios-Buch
(Bergisch Gladbach, Allemagne)
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Description du livre Editions Universitaires Europeennes EUE Apr 2011, 2011. Taschenbuch. État : Neu. Neuware - Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur l'optimisation de l'information mutuelle sous contraintes. Le problème d'optimisation sous contraintes est résolu par passage au problème dual. L'estimateur proposé du gradient stochastique utilise l'estimation 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 l'ensemble des divergences entre densités de probabilité. Nous avons montré que l'algorithme utilisant la divergence particulière de Hellinger a de bonnes propriétés d'effcacité et robustesse en présence du bruit en comparaison avec l'information 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. 180 pp. Französisch. N° de réf. du libraire 9786131571329

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Mohamed Salem OULD MOHAMED
Edité par Editions Universitaires Europeennes EUE Apr 2011 (2011)
ISBN 10 : 6131571325 ISBN 13 : 9786131571329
Neuf(s) Taschenbuch Quantité : 2
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Rheinberg-Buch
(Bergisch Gladbach, Allemagne)
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