Représentations temps-fréquence optimales en classification : application au test d'enceintes acoustiques / Hélène Cottereau ; sous la dir. de Christian Doncarli et Jean-Marie Piasco

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2003

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Enceintes acoustiques

Doncarli, Christian (Directeur de thèse / thesis advisor)

Piasco, Jean-Marie (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université de Nantes (1962-2021) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Centrale Nantes (1991-....) (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Relation : Représentations temps-fréquence optimales en classification : application au test d'enceintes acoustiques / Hélène Cottereau ; sous la direction de Christian Doncarli et Jean-Marie Piasco / Grenoble : Atelier national de reproduction des thèses , 2003

Résumé / Abstract : La détection automatique et fiable de défauts des enceintes acoustiques n'est à ce jour pas complètement résolu. Il existe de nombreuses méthodes de mesure des enceintes mais aucune n'aboutit à un test universel complet. Dans ce contexte, un signal test composé de quatre modulations linéaires de fréquence a été introduit. On considère que la réponse de l'enceinte au signal test la caractérise. Afin de mettre en œuvre la classification de ces signaux, on étudie d'abord les effets de diverses méthodes d'estimation puis de classification sur un signal de modèle connu ressemblant grossièrement aux réponses des enceintes au signal test. Ce signal dit académique comporte des modulations linéaires de fréquence dont l'amplitude est variable. L'estimation et la classification vont porter sur cette amplitude. Nous abordons diverses méthodes d'estimation à la fois dans le domaine temporel et dans divers domaines transformés dont on utilise les propriétés remarquables. Trois de ces méthodes sont la base de la classification supervisée employée par la suite. Les méthodes qui en résultent sont appliquées au cas réel.