Thèse soutenue

Séparation de sources dans des mélanges non linéaires

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Auteur / Autrice : Anisse Taleb
Direction : Christian Jutten
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, parole
Date : Soutenance en 1999
Etablissement(s) : Grenoble INPG

Résumé

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Cette these traite du probleme de la separation de sources dans les melanges non lineaires. Pour des melanges non lineaires quelconques, il est montre qu'il n'y a pas de solution basee sur la seule hypothese d'independance. Neanmoins, contraindre la transformation melangeante a appartenir a un certain ensemble permet de limiter les indeterminations. C'est le cas des melanges post non lineaires, pour lesquels on montre la separabilite avec les memes indeterminations que les melanges lineaires. La notion du gradient naturel est generalisee aux melanges non lineaires, ce qui conduit a des algorithmes adaptatifs equivariants. Du point de vue theorique, la derivation du critere d'independance fait apparaitre les fonctions score des sources inconnues. Apres l'etude de l'influence determinante des fonctions score sur les performances dans les melanges non lineaires, on propose plusieurs methodes d'estimation de ces fonctions. L'application des resultats theoriques aux melanges post non lineaires aboutit a deux algorithmes de separation efficaces. L'extension aux systemes non lineaires de wiener est etudiee en exploitant leur similarite avec les melanges post non lineaires (deconvolution non lineaire). Le dernier chapitre de cette these est consacre aux melanges lineaires sous-determines dont on etudie la separabilite ainsi que l'identifiabilite, et qui propose un resultat nouveau tres interessant sur la separabilite.