Réseaux de neurones et optimisation globale en analyse temps-fréquence

Neural networks and global optimization for time-frequency analysis

• Auteur / Autrice : Stéphane Puechmorel
• Direction : Francis Castanié
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signaux et images
• Date : Soutenance en 1994
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT

Mots clés

Mots clés contrôlés

Transformations (mathématiques)

Informatique

Polynômes

Réseaux neuronaux (informatique)

Traitement du signal -- Techniques numériques

Résumé

Dans de nombreux domaines du traitement du signal, il est necessaire d'estimer la frequence instantanee de signaux se presentant comme une somme de composantes elementaires modulees en frequence. Apres un bref rappel des methodes temps-frequence classiques, de nouveaux algorithmes utilisant les reseaux de neurones et des techniques d'optimisation globale sont presentes. En particulier, une nouvelle classe de reseaux a apprentissage non supervise adaptes a l'analyse temps-frequence est decrite en detail. De meme, une approche basee sur des operateurs integraux lineaires couplee a un algorithme d'optimisation globale est etudiee. Pour chaque methode, des resultats compares issus de simulations numeriques sont donnes