Modélisation, estimation et filtrage optimal en traitement du signal
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- Nombre de pages414
- PrésentationBroché
- Poids0.63 kg
- Dimensions15,4 cm × 23,6 cm × 0,2 cm
- ISBN2-7462-1499-7
- EAN9782746214996
- Date de parution01/10/2006
- ÉditeurHermes Science Publications
Résumé
Cet ouvrage rassemble les résultats classiques et de nouvelles approches de la modélisation paramétrique des signaux. Il rappelle les fondements théoriques des modèles linéaires discrets et leurs limitations ainsi que l'alternative que constituent les modèles sinusoïdaux. Puis, il introduit successivement les techniques d'estimation de paramètres de modèles au sens des moindres carrés ordinaires, généralisés et des techniques des variables instrumentales.
Les filtres de Wiener, de Kalman ainsi que les filtres adaptatifs tels que le RLS et le LMS et leurs différentes déclinaisons sont également présentés. Enfin, il traite de la pertinence du filtrage H infini et du filtrage particulaire en traitement du signal. Ces différents algorithmes sont appliqués à l'étude de problèmes concrets tels que le rehaussement de la parole.
Les filtres de Wiener, de Kalman ainsi que les filtres adaptatifs tels que le RLS et le LMS et leurs différentes déclinaisons sont également présentés. Enfin, il traite de la pertinence du filtrage H infini et du filtrage particulaire en traitement du signal. Ces différents algorithmes sont appliqués à l'étude de problèmes concrets tels que le rehaussement de la parole.
Cet ouvrage rassemble les résultats classiques et de nouvelles approches de la modélisation paramétrique des signaux. Il rappelle les fondements théoriques des modèles linéaires discrets et leurs limitations ainsi que l'alternative que constituent les modèles sinusoïdaux. Puis, il introduit successivement les techniques d'estimation de paramètres de modèles au sens des moindres carrés ordinaires, généralisés et des techniques des variables instrumentales.
Les filtres de Wiener, de Kalman ainsi que les filtres adaptatifs tels que le RLS et le LMS et leurs différentes déclinaisons sont également présentés. Enfin, il traite de la pertinence du filtrage H infini et du filtrage particulaire en traitement du signal. Ces différents algorithmes sont appliqués à l'étude de problèmes concrets tels que le rehaussement de la parole.
Les filtres de Wiener, de Kalman ainsi que les filtres adaptatifs tels que le RLS et le LMS et leurs différentes déclinaisons sont également présentés. Enfin, il traite de la pertinence du filtrage H infini et du filtrage particulaire en traitement du signal. Ces différents algorithmes sont appliqués à l'étude de problèmes concrets tels que le rehaussement de la parole.
