Séparation de sources modélisées par des ondelettes

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/13669
Title: Séparation de sources modélisées par des ondelettes
Author: ICHIR, Mahieddine M.; MOHAMMAD-DJAFARI, Ali
Abstract: - Dans ce travail nous considérons le problème de séparation de sources aveugle dans le cadre de l'estimation bayésienne. Nous transportons le problème dans le domaine d'ondelettes où la distribution des coefficients d'ondelettes des signaux est modélisée par une loi du type exponentiel double. Dans un premier temps, les coefficients sont supposés indépendants et identiquement distribués. Dans un second temps nous leurs attribuons un modèle hiérarchique markovien du premier ordre pour prendre en compte une corrélation inter-échelles. Un algorithme MCMC du type Hastings-Metropolis/Gibbs est développé pour l'estimation des grandeurs d'intérêts (sources, matrice de mélange, variance du bruit et hyperparamètres des lois a priori ). Des résultats de simulations et des comparaisons sont présentés.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2003

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