Modélisation paramétrique et classification automatique de signaux de forme transitoire : application au contrôle non-destructif

par Charles Villemur

Thèse de doctorat en Électronique. Traitement du signal

Sous la direction de Francis Castanié.

Soutenue en 1988

à Toulouse, INPT .

mots clés

• Autocorrélation (statistique)
• Contrôle non destructif
• Classification automatique
• Traitement d'images -- Techniques numériques

Résumé

Le present document traite de l'application de techniques de modelisation parametrique au traitement d'un type particulier de signaux transitoires: signaux courants de foucault en controle non-destructif. L'expose a ete divise en trois parties: modelisation, segmentation et classification automatique. La premiere partie est essentiellement theorique: on donne de nouvelles formulations de la methode de prony en utilisant la fonction d'autocorrelation du signal. On etudie le fonctionnement d'un algorithme de soustraction de bruit dans le cas de signaux transitoires bruites et on montre que cet algorithme peut etre formule adaptativement. La seconde partie est consacree a l'evaluation des performances respectives de trois algorithmes de segmentation appliques aux signaux etudies. Ces algorithmes sont tous bases sur des modeles autoregressifs mais different quant au test de decision pour la detection d'un saut de parametres. Dans la troisieme partie, notre but est de definir un outil de classification automatique pour la reconnaissance de formes apparaissant dans des signaux de controle et detectees par l'algorithme de segmentation precedemment defini. Le travil consiste a definir le couple optimal vecteur modele parametrique plus metrique qui donne le meilleur pourcentage de bien-classes sur une base d'apprentissage. Afin de choisir les parametres les plus pertinents, nous proposons deux regles de selection. On verifie ensuite les qualites de cet outil de classification sur une base de donnees de test

Titre traduit

Parametric modeling and automatic classification of transient shaped signals : application to non-destructive testing

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