Noyaux optimisés pour la classification dans le plan temps-fréquence : proposition d'un alorithme constructif et d'une référence bayésienne basée sur les méthodes MCMC : application au diagnostic d'enceintes acoustiques

• Auteur / Autrice : Manuel Davy
• Direction : Christian Doncarli
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Nantes

Résumé

Notre environnement fournit des cas de classification de signaux non-stationnaires : par exemple reconnaitre la voix d'une personne, ou detecter les defauts de fabrication d'enceintes acoustiques. La classification de ces signaux requiert la mise en uvre de procedures a trois elements : un espace de representation des donnees, une distance dans cet espace pour comparer les donnees et une regle de decision permettant l'affectation a une classe particuliere. Les signaux envisages etant de nature vibratoire, les representations temps-frequence (rtf) fournissent un espace de representation intelligible, ou les elements discriminants (la localisation temps-frequence de l'energie) sont visibles. Une construction systematique de l'espace de representation recherche conduit a la classe de cohen, dont nous montrons qu'elle admet une interpretation en termes de densite de probabilite conjointe. Une synthese bibliographique montre que les resultats de classification dependent du choix du couple (rtf, distance). Nous proposons l'optimisation noyau de la rtf et de la distance en regard d'un critere, estime sur un ensemble d'apprentissage. De nombreuses simulations sur des signaux synthetiques montrent le bien-fonde de cette approche. Cherchant a evaluer notre methode, nous avons compare ses performances aux resultats de l'approche bayesienne (optimale) pour des signaux synthetiques. La mise en uvre mcmc proposee permet de s'affranchir des difficultes liees au calcul numerique des integrales. Enfin, les deux methodes (temps-frequence et bayesienne) sont appliquees a la detection de defauts d'enceintes acoustiques.