Contribution a la separation aveugle de sources

Name: Contribution a la separation aveugle de sources
Brand: Omniscriptum
SKU: 9786131571329
Price: 79.23 EUR
Availability: InStock

Автор: Mohamed S. Ould Mohamed

Език:

Корици: С меки корици

Издател: Omniscriptum

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Dans cette thčse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur l...

Информация за книгата

Автор

Mohamed S. Ould Mohamed

Език

Френски език

Корици

Книга - С меки корици

Издадена

2018

страници

180

EAN

9786131571329

ISBN

6131571325

Enbook ID

07037275

Издател

Omniscriptum

Теглоt

272

Размери

152 x 229 x 10

Пълно описание

Dans cette thčse, nous proposons un nouvel algorithme de séparation aveugle de sources, basé sur l'optimisation de l'information mutuelle sous contraintes. Le problčme d'optimisation sous contraintes est résolu par passage au problčme dual. L'estimateur proposé du gradient stochastique utilise l'estimation des densités par maximum de vraisemblance dans des modčles de lois exponentielles choisis par minimisation du critčre AIC. Ensuite, la méthode a été généralisée ŕ l'ensemble des divergences entre densités de probabilité. Nous avons montré que l'algorithme utilisant la divergence particuličre 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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