Critères BIC et AIC pour les chaînes de Markov cachées. Application aux communications numériques

Show simple item record

dc.contributor.author Dridi, Noura -
dc.contributor.author Delignon, Yves -
dc.contributor.author Sawaya, Wadih -
dc.contributor.author Wadih, Sawaya -
dc.date.accessioned 2019-06-27T13:46:22Z
dc.date.available 2019-06-27T13:46:22Z
dc.date.issued 2014 -
dc.identifier.citation Dridi, Noura ; Delignon, Yves ; Yves, Delignon ; Sawaya, Wadih . Critères BIC et AIC pour les chaînes de Markov cachées. Application aux communications numériques. Traitement du signal, 2014, 31, 3, p. 383-400 -
dc.identifier.issn 0765-0019 -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2042/70262
dc.description.abstract Dans cet article, nous proposons de développer les critères d’Information d’Akaike (AIC) et Bayesien (BIC) pour sélectionner l’ordre des chaînes de Markov cachées (CMC) et pour la sélection de modèles CMC. Les critères de sélection asymptotiques d’Akaike (AIC) ou Bayesien (BIC) devant respecter l’indépendance des données, nous proposons dans le cas des modèles de Markov cachés d’appliquer les critères sur les données observées conditionnelles aux données cachées préalablement estimées. Les algorithmes de sélection de modèles et d’estimation aveugle sont par la suite développés dans le cadre des communications numériques large bande. Les performances de ces critères sont évaluées au regard de la taille de l’échantillon et de la forme du canal en termes de taux de bonne sélection et de taux d’erreur binaire. En particulier, la pertinence de l’estimation aveugle avec sélection de modèles est comparée à l’estimation aveugle de modèles combinés. fr
dc.description.abstract This paper aims at developing both the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC) for selecting the order of hidden Markov Chain (HMC) and for selecting HMC parametric models. Since AIC and BIC selection methods require the independence of the data, the proposed AIC and BIC methods are based on the observed data and the estimated hidden process. Order selection algorithms and model selection algorithms coupled to blind estimation methods are subsequently studied in the frame of wide band communication systems. Performances of algorithms are assessed with respect to both the size of the samples and the shape of the channel in terms of root mean square error of the channel and of bit error rate. Finally, the relevance of the blind estimation joint to a model selection is compared to the blind estimation of combined models. en
dc.language.iso fr -
dc.publisher Lavoisier -
dc.relation.ispartofseries Traitement du signal -
dc.rights Accès libre - Licence d'utilisation : http://irevues.inist.fr/utilisation -
dc.source Traitement du signal [Trait. Signal], ISSN 0765-0019, 2014, 31, 3, p. 383-400 -
dc.subject chaînes de Markov cachées fr
dc.subject hidden Markov chain en
dc.title Critères BIC et AIC pour les chaînes de Markov cachées. Application aux communications numériques fr
dc.title.alternative BIC and AIC criterion for Hidden Markov Chain. Application to numerical communication en
dc.type Article -
dc.contributor.affiliation Institut Mines Telecom/Telecom Lille, LAGIS UMR CNRS 8219 Cité Scientifique-Rue Guglielmo Marconi 59658 Villeneuve d’Ascq Cedex, France -


Files in this item

PDF TS_2014_31_3_383_Dridi.pdf 381.5Kb

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record





Advanced Search