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Contribution à la séparation aveugle de sources: Contribution à la séparation aveugle de sources par utilisation des divergences entre densités de probabilité: application à l'analyse vibratoire - Couverture souple
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Présentation de l'éditeur :
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.
Biographie de l'auteur :
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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- ÉditeurEditions universitaires europeennes
- Date d'édition2011
- ISBN 10 6131571325
- ISBN 13 9786131571329
- ReliureBroché
- Nombre de pages180
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Contribution à la séparation aveugle de sources
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Éditions Universitaires Européennes Apr 2011
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ISBN 10 : 6131571325
ISBN 13 : 9786131571329
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Description du livre Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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 vendeur 9786131571329
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Contribution à la séparation aveugle de sources
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Éditions universitaires européennes
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ISBN 10 : 6131571325
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Éditions Universitaires Européennes
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Description du livre Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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. N° de réf. du vendeur 9786131571329
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