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Séparation d'un mélange sous-déterminé de sources par simulation stochastique

Résumé : Nous proposons dans cet article un algorithme de Gibbs pour l'identification, la séparation et la déconvolution d'un mélange mono-capteur de sources i.i.d. mutuellement indépendantes régies par une loi de Bernoulli-Gauss, et filtrées linéairement. Il s'agit d'une étude préparatoire, l'objectif à moyen-terme étant l'analyse des signaux électromyographiques pour le diagnostic des pathologies neuro-musculaires. L'extension au cas multi-capteur (mélange convolutif) est immédiate. Abstract-This paper deals with the derivation of a Gibbs algorithm for mixture separation and deconvolution, when the observed signal is a sum of linear filtering of mutually independant Bernoulli-Gauss i.i.d. sequences. This is a first step towards electromyographic signals analysis, for automatic diagnosis purpose. The extension to multi-sensors case is straightforward.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00456195
Contributor : Éric Le Carpentier Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Wednesday, April 17, 2019 - 2:56:55 PM
Last modification on : Thursday, November 17, 2022 - 4:48:10 PM

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  • HAL Id : hal-00456195, version 1

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Éric Le Carpentier. Séparation d'un mélange sous-déterminé de sources par simulation stochastique. GRETSI, Sep 2005, Louvain la Neuve, Belgique. ⟨hal-00456195⟩

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