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Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Séparation de sources doublement non stationnaire

Adrien Meynard

Résumé

Blind source separation (BSS) techniques aims at joint estimation of source signals and a mixing matrix from observations of mixtures. This paper addresses a doubly nonstationary BSS problem, where the mixing matrix is time dependent and sources are nonstationary, more precisely deformed stationary signals, following the model of [1]. An algorithm for joint BSS and estimation of stationarity-breaking deformations and spectra is introduced, that exploits suitable approximations for the behavior of the wavelet transform of such nonstationary signals. The performance of the approach is evaluated on numerical simulations, and compared with other nonstationary BSS algorithms.
Les techniques de séparation aveugle de sources (blind source separation, BSS) visent à estimer conjointement des signaux sources et une matrice de mélange à partir des observations de mélanges. Cet article aborde un problème de BSS doublement non stationnaire, où la matrice de mélange dépend du temps et les sources sont non stationnaires. Plus précisément, ce sont des signaux stationnaires déformés, suivant le modèle de [1]. Nous présentons un algorithme joint pour la BSS et l'estimation des déformations brisant la stationnarité et des spectres. Il s'appuie sur des approximations appropriées du comportement de la transformée en ondelettes de ces signaux non stationnaires. Les performances de cet algorithme sont évaluées sur des simulations numériques et comparées à d'autres algorithmes de BSS non stationnaires.
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hal-02157111 , version 1 (15-06-2019)

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Citer

Adrien Meynard. Séparation de sources doublement non stationnaire. GRETSI 2019 - XXVIIème Colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. ⟨hal-02157111⟩
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