Detection automatique du mixage de modes dans la décomposition modale empirique par la détection de non stationnarité: Application à la sélection des IMF d'intérêts ou au débruitage

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/29193
Title: Detection automatique du mixage de modes dans la décomposition modale empirique par la détection de non stationnarité: Application à la sélection des IMF d'intérêts ou au débruitage
Author: TERRIEN, Jérémy; MARQUE, Catherine; KARLSSON, Brynjar
Abstract: La décomposition modale empirique est une méthode itérative permettant de décomposer un signal en différents modes ou IMF (Intrinsic Mode Function). Un algorithme de sélection des composantes modales d'intérêts a été récemment proposé. Cette méthode se base sur une étude statistique du bruit contenu dans chacune des IMF et sur un modèle mathématique de la répartition du bruit dans chacune des IMF, propre au signal analysé, par estimation du bruit sur le premier mode (qui est censé contenir uniquement du bruit). Cependant un phénomène de mixage de modes peut apparaître et aboutir à une surestimation du niveau de bruit dans le signal original. Certaines IMF seront donc considérées à tort comme du bruit. Nous proposons une méthode générale de détection du mixage de modes basée sur la détection de non stationnarité sur la première IMF. Une fois le mixage de modes identifié, nous proposons ensuite de corriger l'estimation du niveau de bruit contenu sur la première IMF par une extraction sur cette IMF de la partie signal et de la partie correspondant uniquement au bruit. Les résultats obtenus sur des signaux purement synthétiques ou issus de la mécanique et du génie biomédical montrent l'intérêt de l'approche proposée.
Publisher: GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Date: 2009

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