Recherche Avancée

Thèse soutenue

Soustraction adaptative de bruit par prédiction linéaire vectorielle

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Auteur / Autrice : Rezki Zaknoune
Direction : Éric Moisan
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, parole
Date : Soutenance en 1993
Etablissement(s) : Grenoble INPG
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études des phénomènes aléatoires et géophysiques (Grenoble1960?-1998)

Résumé

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Ce travail porte sur l'etude du processus de la soustraction adaptative de bruit en utilisant une methode d'analyse par prediction vectorielle de l'ensemble des signaux en presence: le signal utile bruite et les references bruit. Le principe de la soustraction de bruit est d'abord rappele et les diverses modelisations du milieu de propagation du bruit sont passees en revue. L'accent est mis sur la modelisation a reponse impulsionnelle infinie impliquee par l'utilisation de la prediction vectorielle. Les divers aspects de la soustraction de bruit (la causalite, le choix de l'ordre du predicteur, l'aspect multireference, la nature predictible des signaux. . . ) sont ensuite abordes. Afin d'obtenir de meilleures performances en soustraction de bruit, une amelioration de l'algorithme d'estimation parametrique est entreprise dont l'une, originale, est basee sur la soustraction a la voie signal d'une fraction du signal estime. La methode est, par ailleurs, etendue dans le sens de la prise en compte des eventuelles non-linearites du milieu. Le cas de references filtrees (des sources de bruit) ou polluees est ensuite aborde. L'ensemble des traitements precedemment preconises est enfin valide sur des signaux reels d'acoustique sous-marine.