Estimation et détection de signaux cyclostationnaires par les méthodes de ré-échantillonnage statistique : applications à l'analyse des signaux biomécaniques

par Sofiane Maiz

Thèse de doctorat en Image, Vision, Signal

Sous la direction de Mohamed El Badaoui.


  • Résumé

    Dans le cadre de l’analyse de signaux mécaniques ou biomécaniques les outils d’aide à la décision reposent sur des hypothèses statistiques fortes: loi de probabilité normale, stationnarité des variables, variables centrées, variables indépendantes,…Or ces hypothèses sont parfois non vérifiées et engendrent des décisions erronées. Ce travail a pour objectif de proposer des méthodes qui font abstractions de certaines hypothèses et notamment de la stationnarité et de la gaussiannité des variables aléatoires. Dans cette thèse, nous avons revisité certaines méthodes de ré échantillonnages statistiques et de bootstrap et développé d’autres en incluant la cyclostationnarité des signaux. Ensuite, nous avons appliqué ces méthodes pour l’analyse de signaux biomécaniques provenant de coureurs expérimentés et d’une population de personnes âgées. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence des changements significatifs dans le contenu fréquentiel du second ordre des signaux étudiés. Ces changements ont été des indicateurs très pertinents pour la description et la caractérisation de la fatigue d’un coureur professionnel, d’une part, et pour la compréhension du mécanisme complexe de la marche à pied simple et avec tâche cognitive chez les personnes âgées d’autre part

  • Titre traduit

    Estimation and detection of cyclostationary signals by the mean of statistical resampling methods : applications to the analysis of biomechanical signals


  • Résumé

    In mechanical and biomechanical signal analysis field, the decision support tools are based on strong statistical assumptions such as: normality, stationarity of variables, independence... However, these assumptions are very often unverified, consequently, wrong decisions could be taken. This work aims to propose new methods that make abstractions of such assumptions, including the stationarity and gaussianity of variables. In this thesis, we revisited some statistical resampling methods and developed new bootstrap approaches with including the cyclostationary nature of signals. Next, we applied these methods to the analysis of biomechanical signals from experienced runners and a population of elderly people. The obtained results allowed us to demonstrate significant changes in the second order frequency content of the signals under study. These changes were very relevant indicators for the description and characterization of the fatigue of a high level professional runner. Moreover, these changes helped us to understand the mechanism of normal walking and under a cognitive task condition (double task walking) in elderly


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