En TAO des ondes sont transmises dans le milieu marin conduisant à l'observation de plusieurs versions du signal émis diversement atténuées et retardées. On s'intéresse ici au problème de l'estimation de ces temps de retard. Les méthodes de type maximum de vraisemblance présentent l'inconvénient de nécessiter la connaissance a priori du nombre de trajets et sont sensibles à une mauvaise initialisation des paramètres. Afin de s'affranchir de ces limitations, on propose une approche bayésienne basée sur la prise en compte d'une information a priori concernant les amplitudes des trajets reçus. On propose alors 2 méthodes différentes de déconvolution. La première utilise comme information la sortie d'un récepteur quadratique et conduit à la minimisation d'un critère simple et de faible complexité. Dans la seconde méthode proposée, le signal est observé après le filtrage adapté. On introduit un modèle Bernoulli Gaussien et le problème est résolu en utilisant des simulations de Monte-Carlo. La mise en œuvre de ces deux méthodes sur des données réelles impose de prendre en compte les distorsions subies par le signal au niveau des transducteurs d'émission et de réception et éventuellement lors de la propagation. On indique comment cette méconnaissance de la forme d'onde peut être résolue et on met en évidence l'amélioration des résultats obtenus par cette prise en compte. Enfin, l'évolution modérée des temps de retard du canal de propagation entre des mesures successives permet d'envisager après la déconvolution trace par trace un traitement bidimensionnel de l'image obtenue en juxtaposant les traces déconvoluées successives. L'intérêt principal de la méthode ainsi obtenue est de ne pas considérer le nombre de trajets de la propagation constant. L'ensemble des méthodes développées est testé sur des données synthétiques, puis sur 2 types de données réelles.

Cette thèse concerne la définition d'algorithmes pour la localisation de sources sonores (statiques ou mobiles) depuis un capteur binaural mobile en robotique. L'objectif est de développer des stratégies actives, qui combinent les signaux gauche-droite perçus et les ordres moteurs du capteur de façon à compenser les limitations usuelles dans le cas d'un monde statique : levée d'ambiguïtés (par exemple, avant-arrière), récupération de l'observabilité de certaines variables inobservables, etc. L'étude est focalisée sur des stratégies en deux étapes : (1) extraction d'information spatiale et détection d'activité relative à la/les sources par une analyse court-terme des flux audio ; (2) assimilation temporelle de ces données et fusion avec les ordres moteurs du capteur dans un schéma de filtrage stochastique.

Dans ces travaux, nous nous intéressons à l'estimation et l'étude des intervalles cardiaques. L'objectif principal de cette thèse est donc de développer de nouveaux outils d'estimation de ces intervalles. Plus précisément, nous souhaitons concevoir de nouvelles techniques de traitement du signal pour extraire des ECG les intervalles P-R, qui sont très peu étudiés dans la littérature de part la difficulté d'extraire les ondes P, et dans un second temps les intervalles Q-T. Inspirés de la méthode itérative de Woody (1967) basée sur une technique de corrélation de chaque observation avec une moyenne des signaux réalignés, nous proposons tout d'abord un perfectionnement de cette méthode. En effet, à partir du même modèle d'observations, nous développons le critère de maximum de vraisemblance et nous obtenons une amélioration de la méthode de Woody au sens de l'optimalité. Le modèle d'observations de cette méthode est ensuite enrichi par une onde potentiellement parasite additionnée au bruit, et une généralisation de la méthode de Woody est proposée. En prenant l'exemple de l'onde T de l'ECG qui se superpose à l'onde P du battement suivant lorsque la fréquence cardiaque est élevée, différents modèles de l'onde T sont proposés. Grâce à ces deux méthodes proposées, les objectifs d'estimer et d'analyser les intervalles cardiaques, tels que les intervalles R-R, Q-T et P-R, sont atteints. Plus précisément, grâce à la généralisation de Woody, l'estimation des intervalles P-R à l'exercice est réalisable. L'application de ces méthodes aux enregistrements réels de différents types d'ECG (repos, exercice, fibrillation auriculaire,...), nous a révélé de nouveaux résultats concernant l'évolution des intervalles cardiaques, comme par exemple : l'existence d'un phénomène d'hystérésis en sens horaire dans la relation P-R/R-R, et une caractérisation possible des sujets en fonction de leur niveau d'entraînement à l'aide de la pente des intervalles P-R au début de la phase de récupération. Une modélisation de la réponse du Q-T à un changement de la période cardiaque a également été proposée s'inspirant du comportement électrique cellulaire.