Contribution a la separation aveugle de sources

Name: Contribution a la separation aveugle de sources
Brand: Omniscriptum
SKU: 9786131571329
Price: 415.07 RON
Availability: InStock

Autor: Mohamed S. Ould Mohamed

Limbă:

Legare: Carte broșată

Editura: Omniscriptum

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415.07 lei

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

Informații despre carte

Autor

Mohamed S. Ould Mohamed

Limbă

franceză

Legare

Carte - Carte broșată

Publicat

2018

Pagini

180

EAN

9786131571329

ISBN

6131571325

Enbook ID

07037275

Editura

Omniscriptum

Greutate

272

Dimensiuni

152 x 229 x 10

Descriere completă

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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