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Méthodes pour l'analyse et la classification de signaux à l'aide de représentations temps-fréquence
| Auteur / Autrice : | Edith Grall Maës |
| Direction : | Pierre Beauseroy |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Sûreté des systèmes |
| Date : | Soutenance en 1999 |
| Etablissement(s) : | Troyes |
| Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
De nouvelles méthodes pour l'analyse et la classification de signaux non stationnaires, basées sur les représentations temps-fréquence sont proposées. Une étude sur la lisibilité des représentations temps-fréquence, propriété importante pour l'analyse visuelle d'une représentation, est présentée. Les performances de différentes méthodes de représentation en terme de lisibilité sont étudiées à l'aide de différents signaux synthétiques et évaluées enf onction de diverses caractéristiques de signaux. Une méthode nommée méthode de corrélaiton permettant d'obtenir une bonne lisibilité pour une grande variété de signaux est proposée. Elle consiste à sélectionner les termes signal de la distribution de Wigner-Ville à l'aide d'un coefficient de corrélation local. Les travaux effectués dans le cadre de la classification concernent des processus décrits uniquement à l'aide d'une base d'exemples étiquetés. Deux approches sont considérées. Une première approche consiste à effectuer une corrélation dans le plan temps-fréquence. Dans ce cadre, différentes méthodes de représentaton n'appartenant pas à la classe de Cohen sont comparées. Une seconde approche est fondée sur l'extraction d'attributs à partir d'un représentation temps-fréquence. Une méthode pour l'extraction automatique d'attributs discriminants est proposée. Chaque attribut est obtenu en appliquant une transformation paramétrable à la distribution de Wigner-Ville du signal. Les paramètres sont déterminés à partir d'une base d'apprentissage, pour maximiser un critère d'information mutuelle. Les méthodes sont appliquées à un exemple concret, qui porte sur la classification de complexes K et d'ondes Delta dans l'électroencéphalogramme du sommeil.