Contribution à l'étude du traitement de l'information dans les processus physiques non linéaires : résonance stochastique et rôle bénéfique du bruit

par David Rousseau

Thèse de doctorat en Traitement du signal et des images

Sous la direction de François Chapeau-Blondeau.

Soutenue en 2004

à Angers .


  • Résumé

    Les processus physiques non linéaires ont des dynamiques plus riches que celle des processus linéaires ; ils manifestent des comportements qui peuvent présenter un intérêt particulier pour le traitement de l'information. Nous étudions l'un de ces comportements intrinsèquement non linéaire : la résonance stochastique, qui consiste en la possibilité d'améliorer la transmission ou le traitement d'un signal utile par certains systèmes non linéaires, au moyen d'une augmentation du bruit dans le système. Les développements actuels de la résonance stochastique s'organisent autour de trois axes : la poursuite des analyses fondamentales, l'étude de la résonance stochastique dans les neurones biologiques et la recherche d'applications technologiques compétitives de la résonance stochastique. Dans ce mémoire, nous nous efforçons d'apporter notre contribution à ces trois axes de développement de la résonance stochastique. Dans cette perspective, nous examinons différentes problématiques de traitement de l'information (transmission, détection et estimation). Nous analysons l'influence du bruit sur les performances du traitement de l'information dans différents systèmes non linéaires comme des capteurs à saturations, des réseaux de non-linéarités ou des systèmes dynamiques bistables non linéaires. Nous considérons différents mélanges signal—bruit linéaires ou non linéaires (avec le cas spécifique de bruits de phase).


  • Résumé

    Nonlinear physical processes exhibit much richer dynamics than linear processes; some of their specific behaviors are of interest for information processing. We focus on one of these typically nonlinear behavior: stochastic resonance, which manifest the possibility to enhance the transmission or the processing of a useful signal by certain nonlinear systems by means of an increase of the noise in the system. Present developments about stochastic resonance can be organized in three main axes: the pursue of fundamental analysis, the study of stochastic resonance in natural neurons and the search for technological competitive applications of stochastic resonance. In this work, we propose our contribution to these three main axes of development of stochastic resonance. Within this perspective, we examine different signal processing problematics (transmission, detection and estimation) in different nonlinear physical processes. We study the influence of noise on the performance of information processing involving different nonlinear systems like nonlinear sensors with saturations, arrays of nonlinear devices or bistable dynamic systems. We consider different signal--noise mixtures: linear or nonlinear (with the specific case of phase noises).

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Informations

  • Détails : 1 vol. (106 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.[99]-106

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  • Bibliothèque : Université d'Angers. Service commun de la documentation. Section Lettres - Sciences.
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