GRETSI'03 19st GRETSI Symposium
on Signal and Image Processing
Paris   8 - 11 september 2003
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Title
Séparation aveugle d'un mélange convolutif de sources non linéaires par une approche hiérarchique
Author(s)
Marc Castella Université Marne-la-Vallée
Antoine Chevreuil Université Marne-la-Vallée
Jean-Christophe Pesquet Université Marne-la-Vallée
Rererences
vol. I, page 113
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Abstract

Cette communication concerne la séparation aveugle de sources dans le cas de mélanges convolutifs de sources non linéaires (et donc non i.i.d.). Ce cadre général, bien que peu souvent envisagé dans la littérature, est pourtant central d'un point de vue applicatif.

Une méthode itérative a été proposée; cependant la déflation entraîne une accumulation d'erreurs parfois gênante. Nous proposons une approche hiérarchique pour laquelle ce phénomène d'accumulation n'est pas sensible.

Nous démontrons le bien-fondé de la méthode et sa convergence vers un filtre séparant dans le cas général de sources non linéaires et non i.i.d. Enfin des simulations valident ces considérations théoriques pour des modèles classiques de processus non linéaires (ARCH).

Edition : Télécom-Paris -- 2003