On nonparametric techniques for analyzing nonstationary signals

par Douglas David Baptista De Souza

Thèse de doctorat en Signal, image, paroles, télécoms

Sous la direction de Jocelyn Chanussot et de Anne-Catherine Favre Pugin.

Soutenue le 08-10-2013

à Grenoble , dans le cadre de École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble) , en partenariat avec GRENOBLE-IMAGES-PAROLE-SIGNAL-AUTOMATIQUE (équipe de recherche) et de Grenoble Images Parole Signal Automatique (laboratoire) .

Le président du jury était Patrick Flandrin.

Le jury était composé de Marie Chabert, Pierre Borgnat, Philippe Naveau.

Les rapporteurs étaient Cédric Richard, José Bermudez.

  • Titre traduit

    statistiques avancees,estimation,detection,precipitation,modele de climat,methodes par apprentissage


  • Résumé

    Dans l’analyse des signaux d’origine naturelle, nous sommes souvent confrontés à des situations où nous ne savons pas si un changement s’est produit, ni où le possible point de changement peut être localisé. Cependant, diverses méthodes en traitement du signal reposent implicitement sur une hypothèse de stationnarité, car le cas stationnaire est bien défini dans une perspective théorique. D’un autre côté, tous les processus du monde réel sont a priori non-stationnaires et, dans la majorité des cas, cette supposition se révèle vraie. Etant donné qu’il existe de nombreuses façons par lesquelles la propriété de stationnarité peut être enfreinte, différents tests de stationnarité ont été développés pour tester les différentes formes de non-stationnarité. Cette thèse se concentre sur la conception et l’amélioration des techniques qui peuvent être appliquées aux signaux environnementaux, plus spécifiquement, les signaux hydrométéorologiques. Les techniques qui ont été développées présentent certaines caractéristiques qui sont préférables pour tester les données environnementales (i.e. être non-parametrique, être capable d’extraire automatiquement les informations des données disponibles, être capable d’identifier un changement dans les moments statistiques du premier et du second ordre). Dans cette thèse, le test de stationnarité et la détection de point de changement ont été abordés séparément: les tests de stationnarité rejettent la stationnarité de tout l’intervalle d’observation, tandis que pour détecter les points de changement, nous testons les signaux pour les quels la stationnarité a déjà été rejetée. Dans cette thèse, de nombreuses contributions et de nouvelles approches de ces sujets sont proposées. La dernière partie de la thèse consiste à appliquer toutes les approaches développées sur des données environnementales. Les données ont été générées par le Canadian Regional Climate Model (CRCM), un modéle très réaliste qui prend en compte de nombreuses interactions physiques complexes.La cohérence des résultats obtenus confirme le potentiel des approches proposées au regard des approches concurrentes.


  • Résumé

    In the analysis of the signals of natural origin, we are often confronted with situations where we do not know if a change occurred, or where the possible point of change can be located(localized). However, diverse methods in signal processing rest(base) implicitly on a hypothesis of stationarity, because the still case is defined well in a theoretical prospect(perspective). On the other hand, all the processes of the real world are a priori non-still and, in the majority of the cases, this supposition shows itself true. Given that there are numerous manners by which the property of stationarity can be broken, various tests of stationarity were developed to test the various forms of non-stationarity. This thesis(theory) concentrates on the conception(design)


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