Traitement du signal numérique

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Traitement numérique du signal acoustique pour une aide aux malentendants

Traitement numérique du signal acoustique pour une aide aux malentendants

En ce qui concerne les produits dédiés, plusieurs algorithmes de traitement sont parfois implantés d’origine sur la puce et ne sont pas accessibles aux fabricants de prothèses. Ce peut être le cas notamment pour l’analyse/synthèse par banc de filtres. Les capacités de calcul évoquées ci-dessus permettent déjà de réaliser des algorithmes de traitement nécessaires à la réhabilitation. Les prothèses numériques de dernières gé- nération commercialisées offrent en effet de nombreux traitements parmi ceux que nous avons évoqués précédemment : amplification/compression, rehaussement du signal de pa- role, traitement du Larsen, gestion de microphones en réseau et mise en forme du signal. A l’heure actuelle, étant données les capacités de calcul encore réduites dont disposent les prothèses, on peut penser que ces algorithmes ne peuvent pas réaliser ces traitements de manière optimale. Cependant le traitement numérique du signal apporte des solutions très appréciables qui ne pouvaient pas être réalisées en analogique.
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Les systèmes de traitement numérique du signal

Les systèmes de traitement numérique du signal

Les systèmes Radar fonctionnent à des fréquences très élevées Figure 8 et doivent donc traiter de grandes quantités de données en un temps très court, mais les algorithmes mis en œuvre s[r]

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Sondage de Canal SIMO à l'intérieur des bâtiments et formation de faisceaux numérique utilisant des techniques de traitement de signal à haute résolution et corrélateurs cinq-ports

Sondage de Canal SIMO à l'intérieur des bâtiments et formation de faisceaux numérique utilisant des techniques de traitement de signal à haute résolution et corrélateurs cinq-ports

Small-scale fluctuations are observed over a sufficiently small period of time and spatial displacement so that large-scale variations can be ignored (Fig. 1.2). These phenomena emerge by means of some of the propagation mechanisms mentioned above, such as reflection, diffraction and scattering, as a consequence of a large number of obstructions and irregularities in the characteristic terrain of the propagation medium [25]. Multipath interaction at the receiver is performed in both constructive and destructive manners. The main consequences of this with regard to the signal are variations in the received signal envelope, random frequency modulation due to the dynamic variation of propagation conditions and signal time dispersion related to the time delay of echoes. This time dispersion may cause a frequency selective fading and will be reported in Section 1.2.4.
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2004 — Débruitage d'un signal de la parole corrompu par un bruit coloré en utilisant la transformée en ondelettes et implantation sur un processeur de traitement numérique des signaux

2004 — Débruitage d'un signal de la parole corrompu par un bruit coloré en utilisant la transformée en ondelettes et implantation sur un processeur de traitement numérique des signaux

La méthode utilisée consiste à décomposer le signal bruité en paquets d'ondelettes de Daubechies du onzième ordre jusqu'au septième niveau, puis à appliquer le seuillage dou[r]

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2004 — Implémentation d'une méthode de reconnaissance de la parole sur le processeur de traitement numérique du signal TMS320C6711

2004 — Implémentation d'une méthode de reconnaissance de la parole sur le processeur de traitement numérique du signal TMS320C6711

Nous avons présenté dans ce dernier chapitre, la méthode de réalisation d'un système de reconnaissance vocale, c'est une méthode basée essentiellement sur le seuillage de 1 '[r]

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Applications musicales du traitement de signal : synthèse et prospective

Applications musicales du traitement de signal : synthèse et prospective

expérimentations sont menées sur la navigation à l’intérieur de la polyphonie d’un morceau à partir d’interfaces permettant de définir les positions relatives des différentes sources instrumentales ou polyphoniques et de l’auditeur et de produire le rendu spatial correspondant à la situation où l’auditeur se trouverait au milieu de l’orchestre et se rapprocherait de tel ou tel instrument [11]. Une telle fonction, mettant en œuvre les techniques de spatialisation présentées au §4, impose de disposer de méthodes fournissant les différents canaux polyphoniques, soit à partir des formats de diffusion stéréophoniques ou 5.1 par séparation automatique des sources [36], ou directement à partir des enregistrements sous forme multipiste. Ce dernier cas montre l’intérêt d’une extension des formats actuels de distribution musicale à des contenus plus riches (métadonnées, canaux multiples), dont la réalisation technique serait d’ores et déjà envisageable à travers l’ensemble de la chaîne numérique de production, de diffusion et d’accès des enregistrements. Un autre enjeu, d’ordre artistique, de ces interfaces de navigation inter- documents est qu’elles ouvrent un nouvel espace à la production musicale, en permettant la diffusion d’œuvres interactives. Ces potentialités, déjà viables techniquement, n’attendent, pour s’actualiser, que l’émergence d’usages et de marchés nouveaux.
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Traitement numérique des images

Traitement numérique des images

Figure 3.14: Exemple d’extrapolation d’un signal. L’image de droite est l’image extrapolée avec quelques 3% des coefficients spectraux seulement. La démarche habituelle d’extrapolation consiste à construire d’abord une approximation ou une interpolation du signal sur son support à partir d’un modèle. Les fonctions de décomposition mises en œuvre lors de l’approximation sont ensuite étendues hors support en conservant les coefficients des fonctions exprimées à l’intérieur du domaine de départ. La littérature propose bien des techniques d’interpolation et d’approximation: surfaces-splines, méthode de S HÉPARD , techniques d’éléments finis, etc. La méthode d’extrapolation de texture que nous avons mise au point part des mêmes principes: elle évalue les paramètres significatifs de la texture sur le segment de départ et le reproduit tout autour bien que, à cette fois, le traitement ne se fasse plus dans le plan spatial mais dans le domaine spectral.
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Méthodes de traitement du signal par décomposition en modes empiriques

Méthodes de traitement du signal par décomposition en modes empiriques

5. Conclusion Dans cet article, deux méthodes adaptatives de traitement du signal, la décomposition en modes empiriques d’une part et la décomposition en moyenne locale d’autre part, sont présentées en détails. L’implémentation proposée (disponible en annexe en langage Python) est validée sur plusieurs signaux académiques et est également confrontée à d’autres codes disponibles sur internet. Les résultats obtenus soulignent la similarité des décompositions en fonctions IMF par LMD ou EMD. Les différences se situent essentiellement au niveau de leur comportement numérique. Il a en effet été observé que la LMD converge plus difficilement que l’EMD. La nécessité d’obtenir une fonction comprise entre −1 et +1 au sein du processus de tamisage est une opération délicate qui peut ralentir sensiblement le temps requis pour la construction des IMF. Une plus grande sensibilité aux effets de bord a également été observée pour la LMD. Pour résumer, la rapidité de la décomposition par EMD et la qualité des résultats en font une méthode robuste et facilement applicable à différents domaines d’étude.
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Traitement numérique des images (transparents)

Traitement numérique des images (transparents)

Niveau du blan Niveau du noir Retour ligne = 12µs Aller ligne = 52µs 0 30 100 (luminan e) Information Vidéo Informations de servi e.. Figure 18: Une ligne du signal de luminan e d'un té[r]

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Métrologie des réseaux sans-fil : à la frontière du signal et du numérique

Métrologie des réseaux sans-fil : à la frontière du signal et du numérique

a ´ etats finis. Selon ces exemples, la division des diff´ erents probl` emes de comparai- son et leur traitement par des mod` eles de nature diff´ erente pourra conduire aux traitements de sc´ enarios plus complexes. Troisi` emement, en termes de solutions pour l’adaptabilit´ e des nœuds, les r´ esultats obtenus lors de l’application des algorithmes d’apprentissage DT et SVR per- mettent d’envisager l’int´ egration de ces algorithmes dans des outils d’adaptation. Les t´ el´ ephones intelligents constitueraient une plate-forme d’exp´ erimentation id´ eale pour ces applications : ils disposent de plusieurs technologies de communi- cation sans-fil et leurs ressources peuvent ˆ etre importantes. De plus, leur mobi- lit´ e intrins` eque leur permet d’exp´ erimenter de nombreux environnements sans-fil diff´ erents. Par cons´ equent, l’utilisation des algorithmes d’apprentissage sur ces t´ el´ ephones intelligents pourrait leur permettre de g´ en´ erer des mod` eles d’apprentis- sage plus efficaces. Des ´ etudes sont en revanche encore n´ ecessaires pour permettre cette impl´ ementation, il s’agira par exemple de trouver comment s´ electionner et int´ egrer les donn´ ees mobiles dans les mod` eles d’apprentissage, ou encore de d´ efinir des processus en-ligne capables de d´ eterminer les meilleurs param` etres pour l’al- gorithme SVR.
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Moyennisation et traitement du signal en contrôle optimal

Moyennisation et traitement du signal en contrôle optimal

Mon tuteur est François Chaplais, il travaille sur le contrôle optimal et le traitement du signal avec des applications en aérospatial, systèmes énergétiques (bâtiment, automobile). Au cours de mon stage, j’ai eu l’occasion de collaborer avec deux doctorants : Djamaleddine Maam- ria, du CAS, et Maxime Robillart, du centre d’énergétique et procédés des Mines ParisTech. Djama- leddine travaille sur le contrôle optimal des véhicules hybrides (en collaboration avec l’IFP : institut français du pétrole) avec une partie théorique traitant des perturbations en contrôle optimal. Maxime travaille sur le contrôle optimal du chauffage des bâtiments en collaboration avec le projet PRECCI- SION (www.preccision.org). Il a appliqué la moyennisation à un problème de chauffage de bâtiment passif (voir la section exemple numérique). A noter que ce travail suscite l’intérêt du CNES pour la prise en compte d’objets célestes multiples pour le guidage de satellite à faible poussée.
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Traitement du signal et simulations pour l'élastographie ultrasonore impulsionnelle appliquée au foie

Traitement du signal et simulations pour l'élastographie ultrasonore impulsionnelle appliquée au foie

Dans notre cas, si une contrainte est appliquée sur le volume, le problème à résoudre consiste à calculer les déplacements de tous les nœuds du maillage. Les inconvénients des éléments finis sont liés aux artefacts non-physiques, tels que la dispersion numérique ou l’atténuation numérique dans un milieu élastique. Une méthode standard utilisée pour minimiser ces artefacts est appelée méthodes d'éléments finis d'ordre élevé. Cet ordre qualifie la précision (degré du polynôme) avec laquelle les opérateurs discrets approchent les opérateurs continus de dérivation temporelle et spatiale. Dans notre étude, nous avons utilisé l'ordre 2, qui est actuellement le standard (l’ordre 4 commence à émerger). On peut aussi rajouter les problèmes de stabilité numérique, assurant la non-amplification des erreurs d’arrondi à chaque itération. La stabilité doit être vérifiée à travers de multiples expériences numériques, sans quoi les simulations sont inexploitables. Enfin, la question du matériel informatique utilisé (mémoire, puissance de calcul, parallélisation...) n'est pas négligeable. En effet, la quantité de mémoire limite le nombre de mailles du modèle (16 Go de RAM limitent à environ 600000 tétraèdres) et la puissance de calcul est directement liée au temps de résolution.
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Applications musicales du traitement de signal : synthèse et prospective

Applications musicales du traitement de signal : synthèse et prospective

5.3 Navigation intra-documents Ce type de fonction, expérimenté dans le cadre du projet SemanticHIFI, vise à fournir des interfaces de représentation et de navigation à l’intérieur du contenu musical d’un morceau, qui dépasse les interfaces traditionnelles des chaînes hi-fi. Les approches poursuivies distinguent d’une part l’analyse de la structure temporelle des morceaux, soit en alignant les enregistrements audio à des représentations symboliques de type MIDI [18] et en autorisant ainsi la navigation dans le fichier son à partir d’une interface symbolique, soit en analysant directement une structure temporelle de haut niveau comme succession et appariement d’état stables du point de vue de critères d’évolution spectrale (introduction, refrain, couplets) [15]. D’autre part, des expérimentations sont menées sur la navigation à l’intérieur de la polyphonie d’un morceau à partir d’interfaces permettant de définir les positions relatives des différentes sources instrumentales ou polyphoniques et de l’auditeur et de produire le rendu spatial correspondant à la situation où l’auditeur se trouverait au milieu de l’orchestre et se rapprocherait de tel ou tel instrument [6]. Une telle fonction impose de disposer, à partir des formats stéréophoniques, de méthodes assurant la séparation automatique des sources, objet de recherches en cours [25], ou directement des enregistrements sous forme multipiste. Ce dernier cas montre l’intérêt d’une extension des formats actuels de distribution musicale à des contenus plus riches (métadonnées, canaux multiples), dont la réalisation technique serait d’ores et déjà envisageable à travers l’ensemble de la chaîne numérique de production, de diffusion et d’accès des enregistrements.
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Panorama des processeurs de traitement du signal

Panorama des processeurs de traitement du signal

3. Les processeurs de traitement du signal Objectifs Les DSP sont des circuits destinés au traitement numérique du signal. Leur architecture est conçue de manière a offrir de bonnes performances pour les très nombreux algorithmes existants. Ils doivent donc répondre au principales exigences en matière de traitement du signal, qui sont: exécution temps réel, gestion de grands flots de données, calcul numérique rapide et précis (gestion des débordements). De plus, pour être compétitifs, ils doivent présenter un bon rapport performances/coût, et, pour ceux destinés aux systèmes embarqués, une consommation minimale.
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Méthodes de programmation en nombres mixtes pour l’optimisation parcimonieuse en traitement du signal

Méthodes de programmation en nombres mixtes pour l’optimisation parcimonieuse en traitement du signal

Cette section détaille quelques aspects pratiques de la mise en œuvre numérique de l’algorithme d’homotopie. Mise à jour récursive. À chaque itération de la procédure, la majeure partie du temps de calcul est consacrée à la résolution des systèmes linéaires donnés par les équa- tions (3.18a)–(3.18b), dont la taille correspond respectivement à celle de ¯ S in et S in. Puisque la configuration de support ne change que par une composante entre deux points de rupture, la matrice inverse des équations (3.18a)–(3.18b) peut être calculée de manière récursive en effectuant des mises à jour de rang 1. Pour cela, nous utilisons une stratégie rapide basée sur le lemme d’inversion des matrices partitionnées [Hager, 1989]. Cette stratégie nous est apparue la plus efficace par rapport à d’autres techniques comme la factorisation de Cholesky, où il est plus compliqué de gérer les retraits (voir Annexe A).
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Introduction au traitement du signal et à l’analyse fréquentielle par transformées de Fourier

Introduction au traitement du signal et à l’analyse fréquentielle par transformées de Fourier

• le calcul de la DFT tel que pr´esent´e pr´ec´edemment conduit `a une impl´ementation coˆuteuse en terme de temps de calcul. L’utilisation massive de la DFT n’a ´et´e permise que par l’algorithme de la transformation de Fourier rapide (FFT ) que nous aborderons par la suite. •  La DFT suppose que le signal d’entr´ ee est p´ eriodique  . Mˆ eme si on trouve souvent cette affirmation dans de nombreux livres de traitement du signal, elle n’est pas correcte. On peut appliquer la DFT a n’importe quel type de signaux discrets, p´eriodique ou non. En r´ealit´e, il faudrait plutˆ ot dire :  La DFT donne le mˆeme r´esultat que la DTFT d’un signal discret p´ eriodique de longueur infinie  .
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Traitement du signal pour la réflectométrie GNSS par mesure de déphasage de porteuse

Traitement du signal pour la réflectométrie GNSS par mesure de déphasage de porteuse

fréquence approximative, et elle permet typiquement à la phase de tourner par rapport au signal porteur entrant. Pour cette raison, elle est également appelée boucle de contrôle de fréquence automatique. La boucle FFL doit être insensible aux inversions de 180 ° des signaux I et Q. Par conséquent, les temps d'échantillonnage des signaux I et Q ne doivent pas chevaucher les limites de transition de données, car il est généralement plus facile de maintenir le verrouillage de fréquence que le verrouillage de phase du signal reçu lors de la synchronisation.
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Application des outils du traitement du signal a la commande des machines tournantes

Application des outils du traitement du signal a la commande des machines tournantes

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r]

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Traitement non-linéaire du signal radar par filtrage particulaire

Traitement non-linéaire du signal radar par filtrage particulaire

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r]

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Couplage de micro résonateurs. Applications aux fonctions optiques de traitement du signal

Couplage de micro résonateurs. Applications aux fonctions optiques de traitement du signal

72 Chapitre 4. Remise en forme du signal tation raisonnable de la longueur des séquences traitées sans pour cela augmenter trop considérablement la durée nécessaire au calcul. Ainsi pour le débit de 40 Gb/s le temps global de calcul peut être réduit à cinq minutes pour 80 impulsions. Le passage du traitement de 80 à 1024 impulsions augmente le temps global de calcul d’un facteur 8 (40 min). Si à 40 Gb/s le temps de calcul reste raisonnable il n’en est pas de même pour les deux autres débits (10 Gb/s et 2, 5 Gb/s). Cette fois-ci nous sommes limités par la mémoire du PC utilisé. Par exemple à 2, 5 Gb/s l’échantillonnage nécessaire au traitement d’une impulsion conduit à immobiliser un espace mémoire de 20 Mo et la mémoire vive du PC se retrouve saturée avant d’avoir traité 1024 impulsions. D’autre part une séquence de 1024 impulsions n’offre pas la possibilité d’un traite- ment statistique tellement plus performant que 80 impulsions. C’est pourquoi nous avons fait le choix de ne présenter dans les paragraphes suivants que des résultats sur des séquences réduites de 80 impulsions. Ceci explique la différence entre nos définitions des "facteurs de qualité" du signal (Eq. 4.2 et 4.3) et celles données par Nguyen et al. [132]. Cette différence consiste dans le fait qu’au lieu de la dispersion (l’écart type σ relatif à la quantité traitée) nous prenions l’écart entre le maximum et le minimum pour les quatre grandeurs qui nous intéressent. Nous utiliserons dans la suite un "facteur de qualité" relatif, en dB, pour déterminer l’amélioration ou la dégradation du signal. Ce facteur relatif est défini comme :
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