Séparation d'un mélange sous-déterminé de sources par simulation stochastique - Analyse et Décision en Traitement du Signal et Images Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2005

Séparation d'un mélange sous-déterminé de sources par simulation stochastique

Résumé

Nous proposons dans cet article un algorithme de Gibbs pour l'identification, la séparation et la déconvolution d'un mélange mono-capteur de sources i.i.d. mutuellement indépendantes régies par une loi de Bernoulli-Gauss, et filtrées linéairement. Il s'agit d'une étude préparatoire, l'objectif à moyen-terme étant l'analyse des signaux électromyographiques pour le diagnostic des pathologies neuro-musculaires. L'extension au cas multi-capteur (mélange convolutif) est immédiate. Abstract-This paper deals with the derivation of a Gibbs algorithm for mixture separation and deconvolution, when the observed signal is a sum of linear filtering of mutually independant Bernoulli-Gauss i.i.d. sequences. This is a first step towards electromyographic signals analysis, for automatic diagnosis purpose. The extension to multi-sensors case is straightforward.
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Dates et versions

hal-00456195 , version 1 (17-04-2019)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-00456195 , version 1

Citer

Éric Le Carpentier. Séparation d'un mélange sous-déterminé de sources par simulation stochastique. GRETSI, Sep 2005, Louvain la Neuve, Belgique. ⟨hal-00456195⟩
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