Identification des modèles bidimensionnels à moyenne ajustée à l'aide des statistiques d'ordre supérieur / Bakrim, M'hamed%Aboutajdine, DrissCorenthin, Alex%Philippe, Bernard-

Public ISBD Titre : Identification des modèles bidimensionnels à moyenne ajustée à l'aide des statistiques d'ordre supérieur : *** Auteurs : Bakrim, M'hamed%Aboutajdine, DrissCorenthin, Alex%Philippe, Bernard-, Editeur : Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Année de publication : 2000 Importance : p. 143-148 Format : 24 cm Note générale : METHODES DE PROGRAMMATION ET ALGORITHMIQUE Catégories : SCIENCES TECHNOLOGIQUES Mots-clés : STATISTIQUE D'ORDRE SUPERIEUR%MODELES MOYENNE AJUSTEE (MA) NON GAUSSIENS BIDIMENSIONNELS A NON MINIMUM DE PHASE (NMP)%IDENTIFICATION AVEUGLE%METHODES GLOBALES DES MOINDRES CARRES%METHODE W SLICE BIDIMENSIONNELLE Résumé : Dans ce papier, nous développons trois méthodes linéaires des moindres carrés dédiés à l'identification des signaux non Gaussiens bidimensionnels à moyenne ajustée (MA), éventuellement à non minimum de phase. La première approche est basée sur l'autocorrélation et les cumulants d'ordre m 2, la deuxième exploite uniquement les cumulants et la troisième est une extension au cas 2 D de la méthode w-slice. Cette dernière utilise les cumulants et l'autocorrélation comme option. Les résultats de simulations obtenus montrent que la deuxième méthode donne une bonne estimation dans le cas non bruité mais en présence d'un bruit additif Gaussien, la méthode w-slice sans autocorrélation semble plus performante aux prix d'une complexité de calcul trop élevée (Résumé d'auteur)- - - Note de contenu : - - - - - - Numéro du document : 04B Niveau Bibliographique : 5 Indicateur Bibliographique : K Bull1 (Theme principale) : METHODES DE PROGRAMMATION ET ALGORITHMIQUE Identification des modèles bidimensionnels à moyenne ajustée à l'aide des statistiques d'ordre supérieur : *** [] / Bakrim, M'hamed%Aboutajdine, DrissCorenthin, Alex%Philippe, Bernard-,  . - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, 2000 . - p. 143-148 ; 24 cm. METHODES DE PROGRAMMATION ET ALGORITHMIQUE Catégories : SCIENCES TECHNOLOGIQUES Mots-clés : STATISTIQUE D'ORDRE SUPERIEUR%MODELES MOYENNE AJUSTEE (MA) NON GAUSSIENS BIDIMENSIONNELS A NON MINIMUM DE PHASE (NMP)%IDENTIFICATION AVEUGLE%METHODES GLOBALES DES MOINDRES CARRES%METHODE W SLICE BIDIMENSIONNELLE Résumé : Dans ce papier, nous développons trois méthodes linéaires des moindres carrés dédiés à l'identification des signaux non Gaussiens bidimensionnels à moyenne ajustée (MA), éventuellement à non minimum de phase. La première approche est basée sur l'autocorrélation et les cumulants d'ordre m 2, la deuxième exploite uniquement les cumulants et la troisième est une extension au cas 2 D de la méthode w-slice. Cette dernière utilise les cumulants et l'autocorrélation comme option. Les résultats de simulations obtenus montrent que la deuxième méthode donne une bonne estimation dans le cas non bruité mais en présence d'un bruit additif Gaussien, la méthode w-slice sans autocorrélation semble plus performante aux prix d'une complexité de calcul trop élevée (Résumé d'auteur)- - - Note de contenu : - - - - - - Numéro du document : 04B Niveau Bibliographique : 5 Indicateur Bibliographique : K Bull1 (Theme principale) : METHODES DE PROGRAMMATION ET ALGORITHMIQUE

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Origine
37535	A 8544%A 8545%INF 207%INF 208	Livre	CIDST	Bibliotheque DDI	Exclu du prêt

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