About: Contribution à l'étude et au développement de méthodes haute résolution en analyse spectrale   Goto Sponge  NotDistinct  Permalink

An Entity of Type : rdac:C10001, within Data Space : data.idref.fr associated with source document(s)

AttributesValues
type
Thesis advisor
Praeses
Author
alternative label
  • Contributions to the study and development of high resolution methods in spectral analysis
dc:subject
  • Spectroscopie
  • Traitement du signal
  • Thèses et écrits académiques
  • Estimation, Théorie de l'
  • Sciences appliquées : télécommunications et théorie de l'information
  • Algorithmes optimaux
  • Moments, Méthodes des (statistique)
  • Signaux déterministes
  • Analyse spectrale/modélisation/signal périodique/moment/performance algorithme
preferred label
  • Contribution à l'étude et au développement de méthodes haute résolution en analyse spectrale
Language
Subject
dc:title
  • Contribution à l'étude et au développement de méthodes haute résolution en analyse spectrale
Degree granting institution
Opponent
note
  • The spectral estimation of a signal composed by complex sinusoids and corrupted by a Gaussian noise is the main topic of this dissertation. Initially, a statistical approach of the problem is considered. The noise is first assumed white. Algorithms based on the spectral decomposition of the process autocorrelation matrix or on noise substraction are proposed. The particular case of a periodic signal is discussed. In a second time, the noise is assumed colored. Solutions based on the fourth order cumulants of the signal are presented. The problem is also studied in a deterministic way. A general approach based on the compensation of a data matrix under different structural constraints is developped. Finally, the performances of the different algorithms are derived performing simulations on synthetic signals
  • Le thème de ce mémoire est l'estimation d'un signal composé de sinusoi͏̈des complexes entachées d'un bruit Gaussien. Le problème est tout d'abord abordé d'un point de vue statistique. Dans un premier temps, le bruit est supposé blanc. Différents algorithmes originaux basés sur la décomposition spectrale de la matrice d'autocorrélation du processus et sur la soustraction de bruit sont proposés. Le cas particulier d'un signal périodique est envisagé. Dans un second temps, le bruit est supposé coloré. Des solutions utilisant les cumulants d'ordre quatre du signal sont alors étudiées. Le problème est également considéré d'un point de vue déterministe. Une approche générale du problème basée sur la compensation d'une matrice de mesures sous un certain nombre de contraintes structurelles est développée. Enfin, des simulations sur signaux synthétiques permettent d'étudier les performances des différents algorithmes
dc:type
  • Text
http://iflastandar...bd/elements/P1001
rdaw:P10219
  • 1992
has content type
is primary topic of
is rdam:P30135 of
Faceted Search & Find service v1.13.91 as of Aug 16 2018


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:       RDF       ODATA       Microdata      About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data]
OpenLink Virtuoso version 07.20.3229 as of May 14 2019, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (70 GB total memory)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software