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: Antoine Peillot
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Languages : fr
Pages : 151

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La description parcimonieuse des sources permet une approche nouvelle de l'analyse des champs acoustiques. Dans ce projet, nous avons appliqué ce principe à plusieurs scénarios: l'holographie acoustique de champ proche (NAH), la localisation et l'identification de directivité de sources. Ces méthodes d'imagerie exigent la résolution de problèmes inverses, souvent mal posés, qui nécessitent d'être régularisés. De plus, pour capter l'information utile et assurer de bonnes performances de reconstruction, les techniques traditionnelles d'antennerie imposent le déploiement d'un grand nombre de microphones. Dans ces travaux, nous utilisons l'approximation parcimonieuse des sources comme moyen de régularisation de problèmes d'imagerie. Cette méthode permet en outre de tirer profit du "compressive sampling" (CS), qui permet de diminuer le nombre de mesures utiles à la reconstruction des sources. On montre que l'application du CS à la NAH permet non seulement de mieux régulariser le problème par rapport aux techniques classiques, mais également de diminuer fortement le nombre de microphones en sous-échantillonnant l'hologramme au-delà de la limite imposée par la théorie de Shannon. Le problème de localisation parcimonieuse de sources permet la localisation avec une haute résolution de sources corrélées, en champ proche comme en champ lointain. Nous structurons la base de parcimonie en l'enrichissant avec un modèle de décomposition des sources en harmoniques sphériques pour localiser et identifier la directivité de sources complexes. Ces études ont nécessité le développement de techniques rapides de calibration de grands réseaux de microphones

Author: Edouard Cardenas Cabada
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Languages : fr
Pages : 164

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L'analyse vibratoire constitue une part très importante des moyens de mesures pour la surveillance et la détection des défauts mécaniques des machines tournantes. Le positionnement des accéléromètres est stratégique et contribue fortement à la réussite du diagnostic ; la proximité du capteur de l'élément défaillant est une condition très utile, mais pas toujours réalisable. La corrélation entre le bruit émis par une machine et son état est assez étroite et montre l'apport des mesures acoustiques pour l'optimisation du diagnostic. L'imagerie acoustique, très appliquée pour détecter des sources dans le domaine du transport, avec ses multiples méthodes (holographie, beamforming, etc...) peut être un moyen pour remonter aux défauts mécaniques. Dans cet objectif, plusieurs stratégies basées sur l'algorithme de beamforming sont développées. Premièrement, des indicateurs communément utilisés pour le diagnostic des machines sont visualisés en fonction de l'espace. Le kurtosis permet de localiser les sources impulsives qui peuvent être reliées à un défaut. De nouveaux indicateurs basés sur le spectre d'enveloppe des signaux focalisés sont également mis en place pour détecter les défauts de roulement de bague interne et externe. D'autre part, la moyenne synchrone angulaire est utilisée pour extraire le champ acoustique synchrone avec la rotation d'un composant de la machine. Les sources reliées à un défaut sont affectées au champ résiduel et peuvent être identifiées dans les cartographies. Enfin, une nouvelle méthode d'imagerie acoustique qui exploite les fonctions de transfert vibroacoustiques entre des accéléromètres positionnés sur la machine et une antenne acoustique est développée. Elle permet d'obtenir des cartographies de la pression rayonnée sur une surface de la machine uniquement à partir d'accéléromètres. Son applicabilité à la détection de défaut est également démontrée sur un banc à engrenages.

Author: Stéphanie Rouquette
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Languages : fr
Pages : 137

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CE MEMOIRE CONCERNE L'ETUDE DE SIGNAUX BIDIMENSIONNELS MODELISABLES PAR UNE SOMME D'EXPONENTIELLES. CETTE ETUDE EST REALISEE DANS LE CADRE DE L'ANALYSE SPECTRALE AVANT QUE NE SOIT CONSIDEREE L'APPLICATION RADAR. LES METHODES A HAUTE RESOLUTION PRESENTEES DANS CE MANUSCRIPT EXPLOITENT LE MODELE DU SIGNAL EN UTILISANT LA DECOMPOSITION EN SOUS-ESPACES SIGNAL ET BRUIT RELATIVE AUX DONNEES. LA PREMIERE PARTIE PORTE SUR L'ESTIMATION DES FREQUENCES DU SIGNAL VIA LE CALCUL D'UN SPECTRE DANS LE CADRE DE LA PREDICTION LINEAIRE. DE NOUVEAUX SUPPORTS DE PREDICTION DE TYPE QUART DE PLAN SONT INTRODUITS, CE QUI AMELIORE L'ALLURE DU SPECTRE ET AUGMENTE LA PRECISION DE L'ESTIMATION PAR RAPPORT AUX SUPPORTS QUART DE PLAN CLASSIQUES. LA DEUXIEME PARTIE CONCERNE DES TECHNIQUES D'ANALYSE SPECTRALE QUI ESTIMENT DIRECTEMENT LES FREQUENCES. CES METHODES REPOSENT SUR DES PROPRIETES D'INVARIANCE PAR TRANSLATION RELATIVES AUX DONNEES. LES FREQUENCES CORRESPONDANT A CHAQUE DIMENSION SONT ESTIMEES SEPAREMENT AVANT QUE NE SE POSE LE PROBLEME DE LA FORMATION DES PAIRES. DEUX ALGORITHMES FONDES SUR LA DIAGONALISATION CONJOINTE DE DEUX MATRICES SONT PROPOSES POUR FORMER LES PAIRES FREQUENTIELLES DE MANIERE EFFICACE. LA TROISIEME PARTIE PORTE SUR L'APPLICATION DES TECHNIQUES PRECEDENTES A LA LOCALISATION DES POINTS BRILLANTS D'UNE CIBLE DANS LE CONTEXTE DE LA FURTIVITE RADAR. NOUS PROPOSONS UN CRITERE EMPIRIQUE POUR DETERMINER LE NOMBRE D'EXPONENTIELLES, AINSI QU'UN PRE-TRAITEMENT DU SIGNAL QUI CONSISTE EN UNE DECOMPOSITION EN SOUS-BANDES FREQUENTIELLES SUIVIE D'UN SOUS-ECHANTILLONNAGE. CELA PERMET D'AUGMENTER LA PRECISION DES ETAPES DE DETECTION ET D'ESTIMATION.

Author: Valentin Baron
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Languages : fr
Pages : 154

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La caractérisation de sources acoustiques a pour but de décrire des émetteurs sonores à travers certains paramètres comme leur localisation dans l'espace, le niveau sonore qu'ils produisent ou encore leur identification grâce à leur signature acoustique. Dans cette thèse, l'objectif est d'obtenir certains de ces trois paramètres dans deux cas d'application concrets, pour des sources situées en champ lointain et grâce à des antennes acoustiques. La première application concerne l'impact acoustique de la prospection minière sous-marine par grands fonds dans le cadre du projet FUI Abysound. Au sein du projet, la thèse cherche à caractériser les machines excavatrices placées sur les fonds marins en obtenant leur localisation et leur niveau sonore. Une première phase de design a abouti à la construction d'une antenne conique de 3 m. En s'appuyant ensuite sur les données issues de deux campagnes expérimentales menées en mer Méditerranée avec cette antenne, la méthode haute-résolution MUSIC localise précisément les sources mises en oeuvre, qu'elles soient mobiles et à plus de 600 m de l'antenne, ou immergées par 700 m de fond. Leur niveau sonore est ensuite estimé par formation de voies, et les niveaux attendus sont retrouvés pour des signaux monochromatiques ou à large bande. Dans la seconde application, une procédure complète pour la localisation et l'identification de drones est proposée pour la protection de sites sensibles. Elle combine traitement d'antenne et apprentissage statistique en s'articulant autour de trois étapes clés : la localisation, la focalisation et l'identification. La méthode MUSIC localise à nouveau les sources acoustiques présentes autour de l'antenne industrielle utilisée, puis la focalisation reconstruit le signal temporel de chacune, et un modèle SVM les identifie comme drone ou non. Les validations expérimentales, en intérieur comme en extérieur, constituent une contribution importante de ce travail de thèse. Les données acquises montrent entre autres que la procédure localise des drones à 3° près en extérieur, les détecte à 99 %, ou encore les identifie en présence d'une source perturbatrice plus puissante.

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: Stephanie Rouquette
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Languages : fr
Pages : 0

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Author: Olivier Caspary
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Languages : fr
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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: 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.