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Estimation de canal très sélectif en temps et en fréquence pour les systèmes OFDM / Hamouda, Cherif 

Public ISBD Titre : Estimation de canal très sélectif en temps et en fréquence pour les systèmes OFDM Type de document : texte imprimé Auteurs : Hamouda, Cherif, Auteur ; Terra, Zidane, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2009 Importance : 78 f. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : 1 CD-ROM Note générale : Mémoire de Magister: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2009 Bibliogr. [5] f. Annexes [18] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Télécommunications;  OFDM  --  Technique Index. décimale : M004209 Résumé : L'orientation des télécommunications vers les hauts-débits fait de la technique de modulation OFDM l'un des centres d'intérêts privilégie de la recherche actuelle. Cette technique basée sur le principe d'orthogonalité des "filtres" réalisant la modulation ne nécessite pas d'égalisation a proprement parler, mais requiert une estimation de la réponse fréquentielle du canal pour chaque symbole transmis. Nous proposons dans ce travail des méthodes d'estimation de canal très sélectif en temps et en fréquence basés sur le critère du Maximum à Posteriori traitant le signal reçu par blocs. Ces algorithmes reposent sur un modèle de canal obtenu suivant la décomposition orthogonale de la matrice d'autocorrélation du canal selon le théorème de décomposition orthogonale de Karhunen-Loève. Nous présenterons également les performances de ces nouvelles techniques comparées à celles de méthodes classiques d'estimation de canal ainsi que la robustesse de ces techniques à l'erreur d'estimation des statistiques du canal. L'objectif du premier chapitre, où nous avons présenté le modèle en treillis temps-fréquence du signal OFDM, ainsi qu'une modélisation originale du canal basé sur la décomposition de Karhunen-Loève. Le deuxième chapitre présente un nouvel estimateur itératif de canal très sélectif en temps et en fréquence, utilisant l'algorithme EM. Cet estimateur traite le signal reçu par bloc temps fréquence comprenant tout ou partie des porteuses de plusieurs symboles OFDM. Dans cette partie, les symboles seront supposés non codés et le vecteur d’initialisation est non optimisé. C'est pourquoi le troisième chapitre se consacrera au traitement de blocs temps-fréquence composés de symboles codés (turbo-estimation de canal) avec et sans vecteur d’initialisation optimisé. Estimation de canal très sélectif en temps et en fréquence pour les systèmes OFDM [texte imprimé] / Hamouda, Cherif, Auteur ; Terra, Zidane, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2009 . - 78 f. : ill. ; 30 cm + 1 CD-ROM. Mémoire de Magister: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2009 Bibliogr. [5] f. Annexes [18] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Télécommunications;  OFDM  --  Technique Index. décimale : M004209 Résumé : L'orientation des télécommunications vers les hauts-débits fait de la technique de modulation OFDM l'un des centres d'intérêts privilégie de la recherche actuelle. Cette technique basée sur le principe d'orthogonalité des "filtres" réalisant la modulation ne nécessite pas d'égalisation a proprement parler, mais requiert une estimation de la réponse fréquentielle du canal pour chaque symbole transmis. Nous proposons dans ce travail des méthodes d'estimation de canal très sélectif en temps et en fréquence basés sur le critère du Maximum à Posteriori traitant le signal reçu par blocs. Ces algorithmes reposent sur un modèle de canal obtenu suivant la décomposition orthogonale de la matrice d'autocorrélation du canal selon le théorème de décomposition orthogonale de Karhunen-Loève. Nous présenterons également les performances de ces nouvelles techniques comparées à celles de méthodes classiques d'estimation de canal ainsi que la robustesse de ces techniques à l'erreur d'estimation des statistiques du canal. L'objectif du premier chapitre, où nous avons présenté le modèle en treillis temps-fréquence du signal OFDM, ainsi qu'une modélisation originale du canal basé sur la décomposition de Karhunen-Loève. Le deuxième chapitre présente un nouvel estimateur itératif de canal très sélectif en temps et en fréquence, utilisant l'algorithme EM. Cet estimateur traite le signal reçu par bloc temps fréquence comprenant tout ou partie des porteuses de plusieurs symboles OFDM. Dans cette partie, les symboles seront supposés non codés et le vecteur d’initialisation est non optimisé. C'est pourquoi le troisième chapitre se consacrera au traitement de blocs temps-fréquence composés de symboles codés (turbo-estimation de canal) avec et sans vecteur d’initialisation optimisé.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
M004209A	M004209	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible
M004209B	M004209	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible

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Identification du locuteur en mode indépendant du texte / Hamouda, Cherif 

Public ISBD Titre : Identification du locuteur en mode indépendant du texte Type de document : texte imprimé Auteurs : Hamouda, Cherif, Auteur ; Rabah Kaci, Auteur ; Bousseksou, Boualem, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2007 Importance : 67 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2007 Annexe [9] f. Bibliogr. [1] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Identification  du  locuteur Mel  cepstraux  (MFCC)  --  Paramètres LSP  --  Paramètres Quantification Vectorielle  (QV)  GMM  OGMM Index. décimale : PN00507 Résumé : Ce travail s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès et les applications d’ordre juridique à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéressons à la reconnaissance du locuteur en mode indépendant du texte. Nous nous intéressons plus particulièrement à la modélisation et à la représentation des locuteurs. Il s'agit d’extraire, à partir des signaux de parole, des informations relatives à l’identité, et d'estimer avec ces dernières un modèle du locuteur suffisamment robuste pour permettre son identification. Nous avons commencé par rappeler le principe de la reconnaissance automatique du locuteur et nous avons présenté les différentes étapes du système de reconnaissance. Cette introduction permet de présenter le contexte général de la reconnaissance du locuteur et de comprendre la terminologie de l’identification et de la vérification du locuteur ainsi que les notions générales de la parole. Dans le deuxième chapitre nous avons présenté les paramètres acoustiques utilisés dans la majorité des systèmes de traitement de la parole. Ce chapitre donne une aidé générale sur le choix des paramètres acoustiques convenables. Dans la troisième chapitre nous avons présenté les techniques de modélisation, où plusieurs approches existent: approche vectorielle, connexioniste, statistique et relative. De cette large gamme d’approches, l’approche statistique demeure la plus utilisée. Le dernier chapitre est consacré à l’évaluation des différentes modélisations sur notre base de données avec les modélisations VQ, GMM, OGMM, et GMMpitch et cela avec les coefficients MFCC et LPS. Nous comparerons notre base de données à celle de TIMIT. Nous examinerons l’influence d’un certain nombre de paramètres (la qualité de données d’apprentissage et de test, le nombre de coefficients acoustiques, le nombre de locuteurs et la quantités de données de test) sur le taux d’identification correcte et sélectionner par la suite l’ensemble des paramètres qui donne les meilleurs performances pour une éventuelle conception d’un système d’identification du locuteur. Identification du locuteur en mode indépendant du texte [texte imprimé] / Hamouda, Cherif, Auteur ; Rabah Kaci, Auteur ; Bousseksou, Boualem, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2007 . - 67 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2007 Annexe [9] f. Bibliogr. [1] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Identification  du  locuteur Mel  cepstraux  (MFCC)  --  Paramètres LSP  --  Paramètres Quantification Vectorielle  (QV)  GMM  OGMM Index. décimale : PN00507 Résumé : Ce travail s'inscrit dans le domaine de la reconnaissance automatique du locuteur, domaine riche d'applications potentielles allant de la sécurisation d'accès et les applications d’ordre juridique à l'indexation de documents audio. Afin de laisser le champ à un large éventail d'applications, nous nous intéressons à la reconnaissance du locuteur en mode indépendant du texte. Nous nous intéressons plus particulièrement à la modélisation et à la représentation des locuteurs. Il s'agit d’extraire, à partir des signaux de parole, des informations relatives à l’identité, et d'estimer avec ces dernières un modèle du locuteur suffisamment robuste pour permettre son identification. Nous avons commencé par rappeler le principe de la reconnaissance automatique du locuteur et nous avons présenté les différentes étapes du système de reconnaissance. Cette introduction permet de présenter le contexte général de la reconnaissance du locuteur et de comprendre la terminologie de l’identification et de la vérification du locuteur ainsi que les notions générales de la parole. Dans le deuxième chapitre nous avons présenté les paramètres acoustiques utilisés dans la majorité des systèmes de traitement de la parole. Ce chapitre donne une aidé générale sur le choix des paramètres acoustiques convenables. Dans la troisième chapitre nous avons présenté les techniques de modélisation, où plusieurs approches existent: approche vectorielle, connexioniste, statistique et relative. De cette large gamme d’approches, l’approche statistique demeure la plus utilisée. Le dernier chapitre est consacré à l’évaluation des différentes modélisations sur notre base de données avec les modélisations VQ, GMM, OGMM, et GMMpitch et cela avec les coefficients MFCC et LPS. Nous comparerons notre base de données à celle de TIMIT. Nous examinerons l’influence d’un certain nombre de paramètres (la qualité de données d’apprentissage et de test, le nombre de coefficients acoustiques, le nombre de locuteurs et la quantités de données de test) sur le taux d’identification correcte et sélectionner par la suite l’ensemble des paramètres qui donne les meilleurs performances pour une éventuelle conception d’un système d’identification du locuteur.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PN00507	PN00507	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable

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