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Titre : | Blind source separation using DWT-ICA for audio signals |
Auteurs : | Dr. Tami Abdelkader, Directeur de thèse ; Mr. Boubakar Hichem, Auteur ; Mr. Kaddouri El-Djawahiri, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2018 |
Format : | 66 p / Figure et tableaux / 29 cm |
Accompagnement : | CD |
Note générale : | Bibliographie |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Résumé : |
Ce mémoire est la mise en œuvre de la séparation des sources à l'aide de la
transformation discrète en ondelettes et de l'analyse indépendante des composants (DWT-FastICA). Dans ce travail, le problème considéré est le débruitage et la séparation des signaux audio corrompus par le bruit acoustique ambient et les interférences en utilisant un réseau de microphones. Ce travail présente la mise en œuvre de la séparation aveugle à l'aide d'une analyse indépendante des composants. L'ICA est une méthode récemment développée dans laquelle l'objectif est de trouver une représentation linéaire des données non gaussiennes afin que les composants soient statiquement indépendants ou indépendants autant que possible. Une telle représentation semble capturer la structure essentielle des données dans de nombreuses applications, y compris l'extraction de caractéristiques et la séparation des signaux. L'utilisation de l'ondelette comme technique de débruitage avant la séparation de l'algorithme ICA ajoute plus d'efficacité. Nous avons testé cet algorithme pour la séparation de source aveugle (BSS), dans les domaines fréquentiel et temporel pour voir la supériorité des performances de cette méthode. |
Note de contenu : |
General Introduction
Chapter I: General Background Chapter II: DWT Denoising Chapter III: Independent Component Analysis (ICA) Chapter IV: simulations and results General Conclusion |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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TECT05930 | T.EN.MS00415 | Périodique | Salle des Thèses | Electronique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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