Exemples d’application
Méthodes en traitement du signal bruité
R7031 v1 Article de référence

Exemples d’application
Méthodes en traitement du signal bruité

Auteur(s) : Pierre-Yves ARQUÈS, Jean-Marc BOUCHER, Alain HILLION, Christian ROUX

Date de publication : 10 oct. 1994

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1 - Traitement du signal bruité

2 - Théorie statistique de la décision

3 - Classifieurs classiques

4 - Détecteurs classiques

5 - Estimateurs classiques

6 - Filtres adaptatifs

7 - Reconnaissance des formes en traitement des signaux bruités

8 - Exemple simple de décisions élémentaires

9 - Exemples d’application

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INTRODUCTION

Le traitement du signal, au sens général du terme, se propose d’étudier, de concevoir et de réaliser des systèmes d’exploitation des signaux  [1] [2] [3]. C’est une discipline de type méthodologique, à la fois conceptuelle (« Traitement du signal : une passion de matheux » [4]), d’irrigation des sciences appliquées (« Traitement du signal : une discipline ancillaire ? » [3]), et indispensable à de nombreux domaines d’application, sources de problèmes de type « signal ». Les frontières en sont souvent floues et les interactions en sont fort nombreuses, que ce soit avec les domaines d’application ou avec les disciplines voisines, situées en amont (formalisant les concepts utilisés), situées en aval (traitant des supports des réalisations) ou en concurrence (exploitant des concepts ou méthodes de même nature dans un contexte différent) ; on peut ainsi penser à l’impact de la microélectronique et de l’informatique dans l’évolution du traitement du signal numérique (DSP, digital signal processing).

Les concepts sont essentiellement d’origine mathématique : méthodes de modélisation, outils probabilistes et statistiques, analyse numérique, optimisation… Les réalisations relèvent de l’informatique, de l’électronique, de l’optique, de l’acoustique… Le capital conceptuel et méthodologique est aussi exploité en automatique (identification et commande), traitement des données, reconnaissance des formes, recherche opérationnelle, intelligence artificielle, robotique…

Dans le champ d’application apparaissent la conduite de processus, le contrôle non destructif et la mesure, mais aussi les télécommunications, les systèmes de surveillance (radar, sonar, intrusion…), de guidage et de navigation, l’exploration géophysique (télédétection, cartographie, prospection pétrolière), le génie biologique et médical, le domaine nucléaire…

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-r7031

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9. Exemples d’application

9.1 Identification des systèmes

L’identification est, dans le domaine de l’automatique, un corps de doctrine ayant pour vocation la description mathématique d’un système donné, par détermination d’un modèle appartenant à une classe donnée et compatible avec un couple donné d’une entrée et de la sortie correspondante.

Étant donné un système inconnu dont on veut décrire le comportement et un modèle paramétrique, linéaire ou non, une méthode d’identification consiste à modifier les paramètres du modèle en fonction du résultat d’un critère construit sur l’erreur e entre les sorties du système et du modèle, et ce jusqu’à ce que le fonctionnement du modèle soit satisfaisant au sens du critère.

La sortie s (k ) du système n’étant accessible que sous la forme bruitée x (k ), la méthode revient à chercher (figure 14), en sortie du modèle, à partir de l’entrée v (k ), une estimée s ^ (k) de s (k ). On retrouve donc des critères et procédures analogues à ceux développés pour l’estimation en traitement du signal bruité (moindres carrés maximum de vraisemblance, méthodes adaptatives…).

La déconvolution en présence de bruit peut, quant à elle, être considérée comme cas particulier de l’identification portant sur la fonction de transfert d’un système.

HAUT DE PAGE

9.2 Débruitage du signal de parole

En traitement de la parole, dans un premier stade, l’accent a été mis sur l’analyse du signal, par des modèles AR ou ARMA par exemple [10], en vue de la transmission par un codage à débit réduit ou d’une synthèse artificielle ; le bruit accompagnant le signal était considéré comme suffisamment faible pour ne pas perturber considérablement l’analyse, et les prétraitements se réduisaient...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ARQUÈS (P.-Y) -   Traitement du signal et systèmes bruités.  -  Traitement du Signal, vol. 2, no 2, p. 153-169, (1985).

  • (2) - ARQUÈS (P.-Y.) -   Décisions en traitement du signal.  -  2e édition. Masson, Paris, (1982).

  • (3) -   Le traitement du signal et de l’image.  -  Le Courrier du CNRS, Dossiers scientifiques, no 77, juin 1991.

  • (4) -   Électronique International Hebdo,  -  no 48, p. 38, 20 fév. 1992.

  • (5) - PRATT (W.K.) -   Digital image processing.  -  Wiley, New York, (1978).

  • (6) - VAN TREES (H.L.) -   Detection, estimation and modulation theory.  -  Wiley, New York ; Part 1, (1968) ; Part 2, (1971) ; Part 3, (1971).

  • ...

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