GRETSI'03 19st GRETSI Symposium
on Signal and Image Processing
Paris   8 - 11 september 2003
Welcome Program By Session By Author By Topic By ID

Information related to the paper

Title
Résonance stochastique et performance améliorée par le bruit pour un estimateur optimal
Author(s)
David Rousseau LISA, Université d'Angers
François Chapeau-Blondeau LISA, Université d'Angers
Rererences
vol. III, page 50
 Get the paper in PDF format
 
To obtain Acrobat Reader (version 5 minimum required) necessary to his read.

Abstract

Un estimateur optimal peut voir sa performance améliorée par une augmentation du niveau de bruit, une forme de résonance stochastique. Ceci est montré au moyen d'un estimateur bayésien optimal opérant sur un mélange signal--bruit non linéaire avec du bruit non gaussien. Le problème considéré est l'estimation de la fréquence d'un signal périodique pollué par un bruit de phase. L'estimateur bayésien optimal minimisant l'erreur quadratique moyenne d'estimation est explicitement établi.L'existence de conditions où cette erreur minimale diminue lorsque le niveau du bruit augmente est démontrée, à la fois de façon théorique et par simulation Monte-Carlo de l'estimateur optimal.
Edition : Télécom-Paris -- 2003