El-Hadi Djermoune Post-doctorant (CRAN / thème IRIS)  Recherche  Enseignement  Curriculum Vitæ  Publications

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Le travail que j'ai développé pendant ma thèse porte sur l'estimation des paramètres de signaux constitués de sinusoïdes amorties bruitées en présence de contraintes fortes : nombre élevé de composantes, problèmes de résolution fréquentielle et dynamique, grand nombre d'échantillons, etc. Dans ce contexte, l'utilisation directe de méthodes à haute résolution (HR) est problématique. Ci-dessous un résumé succint de mon mémoire de thèse.

Dans un premier temps, après quelques rappels sur les estimateurs HR, on présente une approche reposant sur les équations de Yule-Walker modifiées et sur l'utilisation d'un estimateur particulier de la fonction de corrélation du processus, à horizon de sommation réglable. On montre alors que la modélisation ARMA est préférable et que le réglage optimal de cet horizon permet une amélioration du rapport signal à bruit (RSB).
Dans un deuxième temps, on introduit le principe de la décomposition en sous-bandes et, après avoir analysé les conditions dans lesquelles celle-ci doit être menée (agencement des filtres, estimation de l'ordre, utilisation ou non des composantes polyphasées, etc.), l'on montre l'intérêt de la décomposition, du point de vue variance, résolution et détection. Enfin, l'on souligne ses limitations concernant le choix a priori de la profondeur du découpage. La solution retenue consiste à considérer une structure adaptative.
Après avoir identifié certaines limitations des techniques adaptatives présentées dans la littérature, on propose un nouveau critère d'arrêt fondé sur la platitude spectrale des résidus d'estimation. Cette approche permet d'aboutir au meilleur compromis entre variance d'estimation, taux de détections et charge de calcul. La méthode est ensuite appliquée avec succès sur des signaux de spectroscopie RMN de complexité relativement forte. En particulier, il est montré qu'elle permet de travailler à RSB plus faible qu'avec les techniques à base de transformée de Fourier, ce qui permet d'envisager une forte diminution des temps d'expérimentation.

• estimation fréquentielle/analyse spectrale ;
• décomposition en sous-bandes adaptative ;
• bancs de filtres ;
• spectroscopie de résonance magnétique nucléaire.

  Télécharger le mémoire de thèse en PDF (3 820 Ko)

Enseignement

• TD/TP de Traitement du Signal en 1^ère et 2^ème année ;
• TP d'initiation à Java en 1^ère année ;
• TP Informatique Industrielle en 1^ère année ;
• Cours de soutien en Mathématiques en 1^ère année.

• TD/TP d'Automatique en DEUG STPI et IUP GEII/GMP/GSI 2^ème année ;
• TP d'Automatique en Licence IUP GEII ;
• TP d'Automatique en DEUG STPI 1^ère année.

• CM/TD de Traitement du Signal au CNAM ;
• TD de Traitement du Signal à l'ENIC ;
• TP de Diagnostic en maîtrise IUP GEII ;
• CM/TD d'Automatisme Industriel au CNAM.

Curriculum Vitæ

  Télécharger le CV (116 Ko)

Publications

		E.-H. Djermoune. Estimation des paramètres de sinusoïdes amorties par décomposition en sous-bandes adaptative. Application à la spectroscopie RMN.