Applicabilite des methodes d'analyse spectrale a haute resolution frequentielle PDF Download
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Author: Olivier Caspary
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Author: Olivier Caspary
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Author: Olivier Caspary
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Languages : fr
Pages : 227
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CE MEMOIRE PORTE SUR L'APPLICABILITE DES METHODES D'ANALYSE SPECTRALE A HAUTE RESOLUTION FREQUENTIELLE. LA PREMIERE PARTIE PRESENTE UNE UNIFICATION DES PRINCIPALES METHODES A PARTIR DE LA RESOLUTION D'UN PROBLEME DE MINIMISATION SOUS CONTRAINTES. LA SECONDE PARTIE, EN S'APPUYANT SUR DES SIMULATIONS MULTIPLES, ETUDIE LES PROBLEMES DE MISE EN UVRE ASSOCIES D'UNE PART AUX METHODES ET, D'AUTRE PART, AUX SIGNAUX. DANS LE PREMIER CAS, NOUS GENERALISONS NOTAMMENT LES METHODES D'APPROXIMATION DU SOUS-ESPACE SIGNAL AFIN QU'ELLES SOIENT PLUS ROBUSTES VIS-A-VIS DU CHOIX DU NOMBRE DE COMPOSANTES, ET PROPOSONS EGALEMENT UNE PONDERATION QUI EVITE CE CHOIX. DANS LE SECOND CAS, UN PRETRAITEMENT, CONSISTANT A FORMER LA MATRICE DES DONNEES A L'AIDE DES DONNEES ET DE LEURS CORRELATIONS SUCCESSIVES, EST PROPOSE. DANS LE CAS DE SIGNAUX SINUSOIDAUX COURTS, IL AMELIORE LE RAPPORT SIGNAL SUR BRUIT SI CELUI-CI EST FAIBLE. LA TROISIEME PARTIE TRAITE DEUX APPLICATIONS COMPLEMENTAIRES, EN L'OCCURENCE DES SIGNAUX DE SPECTROSCOPIE RMN ET DES FUSEAUX DE SOMMEIL DE SIGNAUX EEG. POUR CES DEUX APPLICATIONS, NOUS PROPOSONS DES METHODOLOGIES APPROPRIEES QUI PEUVENT FAIRE APPEL A LA TECHNIQUE DE FILTRAGE-DECIMATION AFIN DE REDUIRE LA COMPLEXITE NUMERIQUE ET D'AMELIORER LA RESOLUTION. LE DERNIER CHAPITRE FAIT LE POINT SUR LES CONNAISSANCES ACQUISES ET CONDUIT A L'EBAUCHE D'UN GUIDE UTILISATEUR
Author: Claude Adnet
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Languages : fr
Pages : 252
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CETTE THESE PRESENTE UNE UNIFICATION DES TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE DE SIGNAUX MONODIMENSIONNELS STATIONNAIRES. CETTE UNIFICATION ISSUE DE L'ANALYSE PAR BANC DE FILTRES ASSOCIE A CHAQUE ALGORITHME UN FILTRE DONT LE CALCUL DES COEFFICIENTS EST OBTENU PAR MINIMISATION D'UNE FORME QUADRATIQUE SOUS CONTRAINTE. DE CE FAIT ON PEUT DEFINIR DEUX CLASSES DE METHODES ASSOCIEES A DEUX TYPES DE FILTRES DE COMPORTEMENT DIFFERENT, AINSI QU'UNE METHODOLOGIE MODULAIRE REGROUPANT LES ETAPES COMMUNES A DIFFERENTES METHODES. LA PREMIERE PARTIE DE CETTE THESE PRESENTE, SOUS CE POINT DE VUE, LES METHODES CLASSIQUES D'ANALYSE SPECTRALE BASEES SUR LA TRANSFORMEE DE FOURIER ET DES METHODES A HAUTE RESOLUTION. PUIS NOUS EXPLOITONS DES SIMULATIONS DONT L'OBJECTIF EST DE DEGAGER LES COMPORTEMENTS DE METHODES HORS DE LEUR DOMAINE D'HYPOTHESES. LA DEUXIEME PARTIE DE CETTE THESE EST CONSACREE A L'ETUDE D'UN SYSTEME EXPERT D'AIDE A LA CARACTERISATION FREQUENTIELLE D'UN SIGNAL. DANS UN PREMIER TEMPS NOUS SOULIGNONS L'INTERET QUE L'ON PEUT TIRER DE CONNAISSANCES A PRIORI OU DEDUITES SUR LE SIGNAL, PUIS NOUS PRESENTONS LA STRATEGIE (STATIQUE ET DYNAMIQUE) RETENUE POUR REALISER UN TEL SYSTEME
Author: Sylvie Marcos
Publisher:
ISBN: 9782866016623
Category :
Languages : fr
Pages : 783
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Author: Jean-Marc Ros
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Languages : fr
Pages : 150
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LA PROPORTION D'ENERGIE ELECTROMAGNETIQUE QUE RECOIT UN RADAR D'UNE CIBLE ECLAIREE DEPEND D'UNE GRANDEUR CARACTERISANT LE DEGRE DE REFLECTIVITE GLOBALE DE LA CIBLE APPELEE SURFACE EQUIVALENTE RADAR (SER). LA MISE EN UVRE DES METHODES D'ANALYSE DU SIGNAL (TECHNIQUES D'IMAGERIE RADAR) PERMET ALORS D'IDENTIFIER LES PRINCIPALES ZONES REFLECHISSANTES DE L'OBJET ETUDIE EN SUPPOSANT QUE LA SIGNATURE RADAR DE LA CIBLE VERIFIE UN MODELE: LE MODELE DE POINTS BRILLANTS. NEANMOINS, DANS LE CAS D'UNE CARACTERISATION LARGE BANDE, CES TECHNIQUES NE SONT PLUS ADAPTEES. CE MEMOIRE PRESENTE UNE METHODOLOGIE D'ANALYSE DE SIGNAUX DE SER NON STATIONNAIRES. ELLE EST BASEE SUR LA COMBINAISON DE DEUX APPROCHES D'ANALYSE SPECTRALE: L'APPROCHE TEMPS-FREQUENCE ET L'APPROCHE HAUTE RESOLUTION. CES NOUVELLES METHODES SONT BIEN ETABLIES EN ANALYSE SPECTRALE MAIS LEUR EMPLOI CONJOINT AFIN DE MIEUX ANALYSER LES SIGNAUX DE SER EST UNE NOUVEAUTE. LES OUTILS TEMPS-FREQUENCE UTILISES (TRANSFORMEES DE FOURIER A COURT TERME, DE WIGNER VILLE ET EN ONDELETTES) PERMETTENT DE DETECTER LES ZONES DE STATIONNARITE DU SIGNAL. LES METHODES HAUTE RESOLUTION CHOISIES (PRONY, MUSIC) AMELIORENT LA DISCRIMINATION SPATIALE DES POINTS BRILLANTS. LA TRANSPOSITION DE CES METHODES POUR ANALYSER DES SIGNAUX FREQUENTIELS A INCIDENCE FIXE EST AISEE. EN REVANCHE, ELLES NE SONT PAS ADAPTEES A DES SIGNAUX REGULIEREMENT ECHANTILLONNES EN ANGLE. L'APPROXIMATION PETITS ANGLES HABITUELLEMENT REALISEE EST SOUVENT INSUFFISANTE. ON MONTRE ALORS QU'IL EST NECESSAIRE DE FOCALISER LES DONNEES AFIN D'OBTENIR UNE LOCALISATION PEU BIAISEE DES POINTS BRILLANTS. CETTE OPERATION SEMBLE TOUTEFOIS COLORER LE BRUIT DE MESURE. ON ILLUSTRE ENFIN L'AMELIORATION APPORTEE PAR CETTE NOUVELLE METHODOLOGIE D'ANALYSE SUR DES SIGNAUX DE MESURES ISSUS DE CHAMBRE ANECHOIQUE
Author: Sébastien Bourguignon
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Languages : fr
Pages : 206
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L'étude de nombreux phénomènes astronomiques repose sur la recherche de périodicités dans des séries temporelles dont l'échantillonnage est généralement irrégulier. Cette thèse aborde ce problème d'analyse spectrale sous forme non paramétrique, le spectre étant discrétisé sur une grille fréquentielle arbitrairement fine. La régularisation du problème inverse s'effectue alors en traduisant la parcimonie de la solution : nous recherchons uniquement des raies spectrales. Une première approche envisage la minimisation d'un critère des moindres carrés pénalisé par une fonction favorisant les solutions parcimonieuses : nous proposons notamment l'utilisation de la norme L1 des amplitudes spectrales complexes. Nous étudions ensuite un modèle de spectre probabiliste de type Bernoulli-Gaussien. L'estimation bayésienne de la moyenne a posteriori par des méthodes d'échantillonnage stochastique permet alors, en mode non supervisé, d'associer un niveau de confiance à chaque paramètre estimé.
Author: André Ferrari
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Languages : fr
Pages : 159
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Le thème de ce mémoire est l'estimation d'un signal composé de sinusoïdes complexes entachées d'un bruit Gaussien. Le problème est tout d'abord abordé d'un point de vue statistique. Dans un premier temps, le bruit est supposé blanc. Différents algorithmes originaux basés sur la décomposition spectrale de la matrice d'autocorrélation du processus et sur la soustraction de bruit sont proposés. Le cas particulier d'un signal périodique est envisagé. Dans un second temps, le bruit est supposé coloré. Des solutions utilisant les cumulants d'ordre quatre du signal sont alors étudiées. Le problème est également considéré d'un point de vue déterministe. Une approche générale du problème basée sur la compensation d'une matrice de mesures sous un certain nombre de contraintes structurelles est développée. Enfin, des simulations sur signaux synthétiques permettent d'étudier les performances des différents algorithmes.
Author: Francis Olivier
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Languages : fr
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LOCALISATION ET DESCRIPTION DES SIGNAUX ISSUS DE CHACUNE DES SOURCES. LA FENETRE D'OBSERVATION FOURNIE PAR UNE ANTENNE PAUVRE LIMITE GENERALEMENT LE POUVOIR DE RESOLUTION DE LA TRANSFORMATION DE FOURRIER DISCRETE. ON PEUT CONTOURNER CETTE DIFFICULTE GRACE AUX METHODES D'ANALYSE SPECTRALE PARAMETRIQUES
Author: André Ferrari
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Languages : fr
Pages : 0
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Author: Guy Poulalion
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Languages : fr
Pages : 159
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LE PROBLEME TRAITE DANS CE MEMOIRE EST LIE A L'IMAGERIE RADAR ET CONCERNE PLUS PARTICULIEREMENT L'ANALYSE DE LA SURFACE EQUIVALENTE RADAR (SER) D'OBJETS DONT LE COMPORTEMENT N'EST PAS STATIONNAIRE. L'OBJECTIF EST DE DETECTER ET DE LOCALISER LES ZONES REFLECHISSANTES DE LA CIBLE. SOUS L'HYPOTHESE QUE LA CIBLE VERIFIE UN MODELE CONNU SOUS LE NOM DE MODELE DE POINTS BRILLANTS, LES POSITIONS DES ZONES REFLECHISSANTES SE DEDUISENT DES PULSATIONS D'UNE SOMME D'EXPONENTIELLES COMPLEXES. NOUS NOUS SOMMES ATTACHES A RESOUDRE CE PROBLEME EN UTILISANT LES METHODES D'ANALYSE SPECTRALE A HAUTE RESOLUTION (HR) BASEES SUR LA DECOMPOSITION DE L'ESPACE DES DONNEES EN DEUX SOUS-ESPACES, L'ESPACE DE SIGNAL ET L'ESPACE DE BRUIT. LE SCHEMA CLASSIQUE DE CES METHODES SE DECOMPOSE EN DEUX PHASES SEQUENTIELLES DE DETECTION (ESTIMATION DU NOMBRE DE COMPOSANTES) ET D'ESTIMATION (ESTIMATION DES PULSATIONS). CE SCHEMA EST SOUS-OPTIMAL DANS LE SENS OU IL LIE LA QUALITE DE L'ESTIMATION A CELLE DE LA DETECTION. OR CETTE DERNIERE SE REVELE PROBLEMATIQUE DANS LE CADRE DE L'ANALYSE DE SIGNAUX ISSUS DE MESURES. POUR REMEDIER A CETTE SOUS-OPTIMALITE, NOUS INTRODUISONS, POUR L'ETUDE DE SIGNAUX UNIDIMENSIONNELS ET STATIONNAIRES, UN NOUVEAU SCHEMA DE DETECTION ET D'ESTIMATION CONJOINTES. IL REPOSE SUR L'OBTENTION D'UN ENSEMBLE DE PULSATIONS CONTENANT LES PULSATIONS EXACTES DU SIGNAL. DEUX METHODES, BASEES SUR UNE APPROCHE DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE SONT PROPOSEES POUR EXTRAIRE LES COMPOSANTES UTILES DE CET ENSEMBLE. NOUS ETENDONS ENSUITE CE SCHEMA POUR L'ANALYSE DE SIGNAUX BIDIMENSIONNELS ET POUR L'ANALYSE DE SIGNAUX NON-STATIONNAIRES. LE SCHEMA CLASSIQUE ET LE SCHEMA PROPOSE SONT COMPARES DANS LE CADRE DE L'ANALYSE DE SIGNAUX ISSUS DE MESURES DE SER. UNE APPLICATION ORIGINALE CONCERNANT LA RECONSTRUCTION D'UNE IMAGE TOMOGRAPHIQUE HR EST NOTAMMENT DEVELOPPEE.
