The Boosted Fast Flux Loop (BFFL) will expand the Advanced Test Reactor (ATR) at Idaho National Laboratory. Part of the BFFL is a new corrosion test cap section for testing in the ATR. The corrosion test cap section was designed with parallel channels to reduce the pressure drop and allow coolant contact with specimens. The fluid experiment conducted by Idaho State University found the pressure drop not characteristic of parallel channel flow but greater than without parallel channels. A Computation Fluid Dynamics simulation using STAR-CCM+ was conducted with the objectives of showing sufficient flow through the test cap section for a corrosion test, verifying the fluid experiment's validity, and explaining the abnormal pressure drop. The simulation used a polyhedral volume mesh and the k-e turbulent model with segregated equations. Convergence depended on a low continuity residual and an unchanging pressure drop result. The simulation showed the same pattern as the fluid experiment. The simulation provided evidence of flow through the test cap section needed for a corrosion test. The specimen holding assembly was found to be a small contributor to the pressure drop. The counterintuitive pressure drop was found to be the sum of many factors produced from the geometry of the test cap section. The inlet of the test cap section behaved as a diverging nozzle before a sudden expansion into the test cap section chamber with both creating a pressure drop. The chaotic flow inside the chamber gave rise to pressure loss from mixing. The fluid exited the chamber through a sudden contraction to a converging nozzle behaving exit, again, producing a pressure drop. By varying the flow rate in the simulation, a disturbance in the flow where the gap fluid separated into the parallel channels was found at high flow rates. At low flow rates the pressure drop anomaly was not found. The corrosion test cap section could be used in the ATR but with a higher pressure drop than desirable. The design of the corrosion test cap section created the abnormal pressure drop.

<p>As the rapid development of the wireless communication system and mobile video devices, the integrated chip with low power consuming and high conversion efficiency is widely needed. ADC and DAC are playing an important role in these applications.</p><p>The aim of this thesis is to verify a post-correction method which is used for improving the performance of ADC. First of all, this report introduces the development and present status of ADC, and expatiate its important parameters from two different classes (static performance and dynamic performance). Based on the fundamental principle, the report then focuses on the dynamic integral non-linearity modeling of ADC. Refer to this model, one post-correction method is described and verified.</p><p>Upon the face of post-correction, this method is to modify the output signals which have been converted from analog to digital format by adding a correction term. Improvement made by the post-correction needs to be checked out. Thus the performance analysis mainly relay on the measures of total harmonic distortion and signal to noise and distortion ratio is also included in this thesis.</p>

As the rapid development of the wireless communication system and mobile video devices, the integrated chip with low power consuming and high conversion efficiency is widely needed. ADC and DAC are playing an important role in these applications. The aim of this thesis is to verify a post-correction method which is used for improving the performance of ADC. First of all, this report introduces the development and present status of ADC, and expatiate its important parameters from two different classes (static performance and dynamic performance). Based on the fundamental principle, the report then focuses on the dynamic integral non-linearity modeling of ADC. Refer to this model, one post-correction method is described and verified. Upon the face of post-correction, this method is to modify the output signals which have been converted from analog to digital format by adding a correction term. Improvement made by the post-correction needs to be checked out. Thus the performance analysis mainly relay on the measures of total harmonic distortion and signal to noise and distortion ratio is also included in this thesis.

Le traitement automatique de la parole est un domaine qui englobe un grand nombre de travaux : de la reconnaissance automatique du locuteur à la détection des entités nommées en passant par la transcription en mots du signal audio. Les techniques de traitement automatique de la parole permettent d'extraire nombre d'informations des documents audio (réunions, émissions, etc.) comme la transcription, certaines annotations (le type d'émission, les lieux cités, etc.) ou encore des informations relatives aux locuteurs (changement de locuteur, genre du locuteur). Toutes ces informations peuvent être exploitées par des techniques d'indexation automatique qui vont permettre d'indexer de grandes collections de documents. Les travaux présentés dans cette thèse s'intéressent à l'indexation automatique de locuteurs dans des documents audio en français. Plus précisément nous cherchons à identifier les différentes interventions d'un locuteur ainsi qu'à les nommer par leur prénom et leur nom. Ce processus est connu sous le nom d'identification nommée du locuteur (INL). La particularité de ces travaux réside dans l'utilisation conjointe du signal audio et de sa transcription en mots pour nommer les locuteurs d'un document. Le prénom et le nom de chacun des locuteurs est extrait du document lui même (de sa transcription enrichie plus exactement), avant d'être affecté à un des locuteurs du document. Nous commençons par rappeler le contexte et les précédents travaux réalisés sur l'INL avant de présenter Milesin, le système développé lors de cette thèse. L'apport de ces travaux réside tout d'abord dans l'utilisation d'un détecteur automatique d'entités nommées (LIA_NE) pour extraire les couples prénom / nom de la transcription. Ensuite, ils s'appuient sur la théorie des fonctions de croyance pour réaliser l'affectation aux locuteurs du document et prennent ainsi en compte les différents conflits qui peuvent apparaître. Pour finir, un algorithme optimal d'affectation est proposé. Ce système obtient un taux d'erreur compris entre 12 et 20 % sur des transcriptions de référence (réalisées manuellement) en fonction du corpus utilisé. Nous présentons ensuite les avancées réalisées et les limites mises en avant par ces travaux. Nous proposons notamment une première étude de l'impact de l'utilisation de transcriptions entièrement automatiques sur Milesin.

Le traitement automatique de la parole est un domaine qui englobe un grand nombre de travaux : de la reconnaissance automatique du locuteur à la détection des entités nommées en passant par la transcription en mots du signal audio. Les techniques de traitement automatique de la parole permettent d’extraire nombre d’informations des documents audio (réunions, émissions, etc.) comme la transcription, certaines annotations (le type d’émission, les lieux cités, etc.) ou encore des informations relatives aux locuteurs (changement de locuteur, genre du locuteur). Toutes ces informations peuvent être exploitées par des techniques d’indexation automatique qui vont permettre d’indexer de grandes collections de documents. Les travaux présentés dans cette thèse s’intéressent à l’indexation automatique de locuteurs dans des documents audio en français. Plus précisément nous cherchons à identifier les différentes interventions d’un locuteur ainsi qu’à les nommer par leur prénom et leur nom. Ce processus est connu sous le nom d’identification nommée du locuteur (INL). La particularité de ces travaux réside dans l’utilisation conjointe du signal audio et de sa transcription en mots pour nommer les locuteurs d’un document. Le prénom et le nom de chacun des locuteurs est extrait du document lui même (de sa transcription enrichie plus exactement), avant d’être affecté à un des locuteurs du document. Nous commençons par rappeler le contexte et les précédents travaux réalisés sur l’INL avant de présenter Milesin, le système développé lors de cette thèse. L’apport de ces travaux réside tout d’abord dans l’utilisation d’un détecteur automatique d’entités nommées (LIA_NE) pour extraire les couples prénom / nom de la transcription. Ensuite, ils s’appuient sur la théorie des fonctions de croyance pour réaliser l’affectation aux locuteurs du document et prennent ainsi en compte les différents conflits qui peuvent apparaître. Pour finir, un algorithme optimal d’affectation est proposé. Ce système obtient un taux d’erreur compris entre 12 et 20 % sur des transcriptions de référence (réalisées manuellement) en fonction du corpus utilisé. Nous présentons ensuite les avancées réalisées et les limites mises en avant par ces travaux. Nous proposons notamment une première étude de l’impact de l’utilisation de transcriptions entièrement automatiques sur Milesin. / The automatic processing of speech is an area that encompasses a large number of works : speaker recognition, named entities detection or transcription of the audio signal into words. Automatic speech processing techniques can extract number of information from audio documents (meetings, shows, etc..) such as transcription, some annotations (the type of show, the places listed, etc..) or even information concerning speakers (speaker change, gender of speaker). All this information can be exploited by automatic indexing techniques which will allow indexing of large document collections. The work presented in this thesis are interested in the automatic indexing of speakers in french audio documents. Specifically we try to identify the various contributions of a speaker and nominate them by their first and last name. This process is known as named identification of the speaker. The particularity of this work lies in the joint use of audio and its transcript to name the speakers of a document. The first and last name of each speaker is extracted from the document itself (from its rich transcription more accurately), before being assigned to one of the speakers of the document. We begin by describing the context and previous work on the speaker named identification process before submitting Milesin, the system developed during this thesis. The contribution of this work lies firstly in the use of an automatic detector of named entities (LIA_NE) to extract the first name / last name of the transcript. Afterwards, they rely on the theory of belief functions to perform the assignment to the speakers of the document and thus take into account the various conflicts that may arise. Finally, an optimal assignment algorithm is proposed. This system gives an error rate of between 12 and 20 % on reference transcripts (done manually) based on the corpus used.We then present the advances and limitations highlighted by this work.We propose an initial study of the impact of the use of fully automatic transcriptions on Milesin.

Le convertisseur analogique-numérique (ADC), fait fonction d’interface entre les domaines de représentation analogique et numérique des systèmes mixtes de traitement du signal.Il est un élément central en cela que ses performances circonscrivent celles des traitements numériques qui lui succèdent et a fortiori celles de son dispositif hôte. C’est notamment le casdes récepteurs radioélectriques numériques à large bande instantanée. De fait, ces systèmes voient leurs performances de dynamiques instantanées monotonale (DTDR) et bitonale (STDR)– i.e. leur capacité à traiter simultanément des composantes de faible puissance en présence d’une ou plusieurs autres composantes de plus forte puissance – limitées par la linéarité de leur ADC.Ce dernier caractère est quantifié par les performances de dynamique sans raies parasites (SFDR)et distorsion d’intermodulation (IMD) d’un ADC.Les critères de DTDR et de STDR sont essentiels pour les récepteurs radios numériques de guerre électronique conçus pour le traitement des signaux de radiocommunications. En effet, ces dispositifs sont employés à l’établissement de la situation tactique de l’environnement électromagnétique à des fins de support de manoeuvres militaires. La fidélité de la représentation numérique du signal analogique reçu est donc critique. Ainsi, cette thèse vise à étudier la linéarisation des ADC, i.e. l’augmentation des SFDR et IMD, en vue de l’amélioration des dynamiques instantanées de ces récepteurs.Dans ce manuscrit, nous traitons cette problématique selon deux axes différents. Le premier consiste à corriger les distorsions introduites par un ADC au moyen de tables de correspondances(LUT) pré-remplies. À cette fin, nous proposons un algorithme de remplissage de LUT procédant d’une méthode de la littérature par la réduction de moitié du nombre de coefficients à déterminer pour estimer la non-linéarité intégrale (INL) d’un ADC. Sur la base de cette nouvelle méthode,nous développons une approche de correction des non-linéarités dynamiques introduites par un ADC reposant sur une paire de LUT statiques et présentons un exemple d’algorithme permettant de l’opérer. Le second axe du manuscrit repose sur la modélisation comportementale de l’ADC par les séries de Volterra à temps discrets et leurs dérivés. En premier lieu, nous considérons les trois problématiques fondamentales de cette approche de linéarisation : la modélisation ;l’identification de modèle ; et l’inversion de modèle. Puis, nous définissons trois solutions de linéarisation d’ADC aveugles. Enfin, nous analysons l’implémentation sur circuits à réseaux logiques programmables (FPGA) de l’un de ces algorithmes afin d’évaluer la pertinence d’uneopération en temps-réel des échantillons de sortie d’un ADC échantillonnant à une fréquence d’environ 400 MHz. / The analog-to-digital converter (ADC) is a central component of mixed signal systems as the interface between the analog and digital representation spaces. Its performance bounds that of the device it is integrated in. Indeed, ADC linearity is essential for maintaining in the digital space the reliability of its input signal and then that of the information it carries.Wideband digital radio receivers are particularly sensitive to ADC non-linearities. Single-tone and dual-tone dynamic range (respectively STDR and DTDR) of such systems – i.e. the abilityto process simultaneously signal components with high power ratio – are limited by the spurious free dynamic range (SFDR) and intermodulation distortion (IMD) of their internal ADC.DTDR et de STDR are key metrics for electronic warfare wideband digital radio receivers developed for radiocommunication signal processing. As a matter of fact, these equipments are employed for analyzing the tactical situation of the radiofrequency spectrum in order to support military maneuvers. Hence, signal integrity is critical. This thesis deals with the ADC linearization issue in this context. Thus, it aims to study techniques for increasing ADC SFDRand IMD for the purpose of improving dynamic ranges of electronic warfare wideband digitalr eceivers.In this dissertation, the problematic of ADC linearization is approached in two different ways.On the one hand, we consider distortion compensation using pre-filled look-up tables (LUT). Wepropose an algorithm for filling LUTs that stems from an existing method by halving the numberof coefficients required for the integral non-linearity (INL) estimation. Then, based on this new method, we develop an approach for correcting ADC dynamic non-linearities using a couple ofstatic LUTs and we present an example of algorithm for operating this method. On the other hand,we study linearization solutions that rely on behavioural modelling of ADCs using discrete-time Volterra series and its derivatives. First, we address the three fundamental issues of this approach:modelling ; model identification ; and model inversion. Then, we propose three blind linearization algorithms. Finally, we consider the implementation on field programmable gate array (FPGA) of one of them for the purpose of evaluating the relevance of real-time linearization of an ADC sampling at about 400 MHz.