Any periodic signal can be decomposed into a sum of oscillating functions. Traditionally, cosine and sine segments have been used to represent a single period of the periodic signal (Fourier Series). In more general cases, each of these functions can be represented by a set of spectral parameters such as its amplitude, frequency, phase, and the variability of its instantaneous spectral components. The accuracy of these parameters depends on several processing variables such as resolution, noise level, and bias of the algorithm used. This thesis presents some background of existing frequency estimation techniques and proposes a new technique for estimating the instantaneous frequency of signals using short sinusoid-like basis functions. Furthermore, it also shows that the proposed algorithm can be implemented in a popular embedded DSPmicroprocessor for practical use. This algorithm can also be implemented using more complex features on more resourceful processing processors in order to improve estimation accuracy

La surveillance de la santé foetale permet aux cliniciens d’évaluer le bien-être du foetus,de faire une détection précoce des anomalies cardiaques foetales et de fournir les traitementsappropriés. Les développements technologies actuels visent à permettre la mesurede l’électrocardiogramme (ECG) foetal de façon non-invasive afin d’extraire non seulementle rythme cardiaque mais également la forme d’onde du signal. Cet objectif est rendudifficile par le faible rapport signal sur bruit des signaux mesurés sur l’abdomen maternel.Cette mesure est donc toujours un challenge auquel se confrontent beaucoup d’études quiproposent des solutions de traitement de signal basées sur la seule modalité ECG.Le but de cette thèse est d’utiliser la modélisation des processus Gaussiens pour améliorerl’extraction des signaux cardiaques foetaux, dans une base multi-modale. L’ECG est utiliséconjointement avec le signal Phonocardiogramme (PCG) qui peut apporter une informationcomplémentaire à l’ECG. Une méthode générale pour la modélisation des signauxquasi-périodiques est présentée avec l’application au débruitage de l’ECG et à l’extractionde l’ECG du foetus. Différents aspects de la multi-modalité (synchronisation, · · · ) proposéesont étudiées afin de détecter avec plus de robustesse les battements cardiaques foetaux.La méthode considère l’application sur les signaux ECG et PCG à travers deux aspects:l’aspect du traitement du signal et l’expérimental. La modélisation des processus Gaussien,avec le signal PCG pris comme la référence, est utilisée pour extraire des modèles flexibleset des estimations non linéaires de l’information. La méthode cherche également à faciliterla mise en oeuvre pratique en utilisant un codage 1-bit des signaux de référence.Le modèle proposé est validé sur des signaux synthétiques et également sur des donnéespréliminaires réelles qui ont été enregistrées afin d’amorcer la constitution d’une base dedonnées multi-modale synchronisée. Les premiers résultats montrent que la méthode permettraà terme aux cliniciens d’étudier les battements cardiaques ainsi que la morphologiede l’ECG. Ce dernier aspect était jusqu’à présent limité à l’analyse d’enregistrements ECGinvasifs prélevés pendant l’accouchement par le biais d’électrodes posées sur le scalp dufoetus. / Fetal health must be carefully monitored during pregnancy to detect early fetal cardiac diseases, and provide appropriate treatment. Technological development allows a monitoring during pregnancy using the non-invasive fetal electrocardiogram (ECG). Noninvasive fetal ECG is a method not only to detect fetal heart rate, but also to analyze the morphology of fetal ECG, which is now limited to analysis of the invasive ECG during delivery. However, the noninvasive fetal ECG recorded from the mother's abdomen is contaminated with several noise sources among which the maternal ECG is the most prominent.In the present study, the problem of noninvasive fetal ECG extraction is tackled using multi-modality. Beside ECG signal, this approach benefits from the Phonocardiogram (PCG) signal as another signal modality, which can provide complementary information about the fetal ECG.A general method for quasi-periodic signal analysis and modeling is first described and its application to ECG denoising and fetal ECG extraction is explained. Considering the difficulties caused by the synchronization of the two modalities, the event detection in the quasi-periodic signals is also studied which can be specified to the detection of the R-peaks in the ECG signal.The method considers both clinical and signal processing aspects of the application on ECG and PCG signals. These signals are introduced and their characteristics are explained. Then, using PCG signal as the reference, the Gaussian process modeling is employed to provide the possibility of flexible models as nonlinear estimations. The method also tries to facilitate the practical implementation of the device by using the less possible number of channels and also by using only 1-bit reference signal.The method is tested on synthetic data and also on real data that is recorded to provide a synchronous multi-modal data set.Since a standard agreement for the acquisition of these modalities is not yet taken into much consideration, the factors which influence the signals in recording procedure are introduced and their difficulties and effects are investigated.The results show that the multi-modal approach is efficient in the detection of R-peaks and so in the extraction of fetal heart rate, and it also provides the results about the morphology of fetal ECG.

Clustering is a widely used technique in data mining applications to source, manage, analyze and extract vital information from large amounts of data. Most clustering procedures are limited in their performance when it comes to data with mixed attributes. In recent times, mixed data have evolved to include directional and functional data. In this study, we will give an introduction to clustering with an eye towards the application of the extended Gower coefficient by Hendrickson (2014). We will conduct a simulation study to assess the performance of this coefficient on mixed data whose functional component has strictly-decreasing signal curves and also those whose functional component has a mixture of strictly-decreasing signal curves and periodic tendencies. We will assess how four different hierarchical clustering algorithms perform on mixed data simulated under varying conditions with and without weights. The comparison of the various clustering solutions will be done using the Rand Index.

De nos jours, l’apport de la miniaturisation a permis d’innombrables progrès scientifiques et techniques : de la microélectronique à la microfluidique et dernièrement les nanotechnologies. Autant de domaines où les enjeux économiques de suivi de qualité ou d’optimisation de production peuvent nécessiter une étape de caractérisation des propriétés intrinsèques des constituants. Parmi ces propriétés, les données thermophysiques permettent notamment de définir la capacité à stocker ou diffuser la chaleur (conductivité, effusivité ou conductivité thermique par exemple). Une manière d’estimer ces propriétés passe par la connaissance du champ de température. Aux échelles microscopiques, seules des mesures de températures sans contact sont plus adaptées. Les travaux de cette thèse rentrent dans cette catégorie en présentant une méthode de caractérisation de propriétés thermophysiques aux échelles microscopiques par le biais de la thermographie infrarouge. En prenant exemple sur les méthodes hétérodynes développées pour la thermoréflectance, nous avons mis au point un stroboscope électronique dédiée à la thermographie infrarouge et permettant de suivre des excitations thermiques locales et périodiques de fréquences caractéristiques de l’ordre du kilohertz avec fréquence d’acquisition caméra de 25 Hz. En couplant cette méthode, que nous qualifierons de méthode d’Hétérodynage, avec une observation microscopique nous pouvons ainsi observer des phénomènes de diffusion longitudinale localisée à la surface d’échantillons diffusifs tels que les métaux et impossible à obtenir avec les applications standard de thermographie infrarouge. A partir de ces données expérimentales, nous montrons sur deux échantillons la manière de remonter à des valeurs de diffusivité dans le plan et dans l'épaisseur. De ces résultats, nous discuterons sur les limitations des estimations notamment dues à l'effet filtre passe bas du temps d'intégration de la caméra prépondérant lorsque l'excitation devient haute fréquence ou à la présence d'une couche émissive (dépôt de spray de peinture noire pour augmenter le contraste thermique) qui peut empêcher la propagation des ondes thermiques de la source au sein du matériau à caractériser dés que la fréquence d'excitation dépasse un seuil dépendant des propriétés thermiques du bicouche étudié. D'une autre manière, nous montrerons que des estimations de diffusivité thermique dans le plan ou transverse peuvent également être possible par une méthode d'hétérodynage en flash périodique. A titre d'applications futures, nous présenterons une première approche académique de modèle de diffusion avec transport sur un disque tournant pour des futures applications d'écoulement en goutes pour la microfluidique, une extension des estimations de diffusivité dans le plan pour obtenir des cartographies en scannant la zone étudiée et des résultats d'hétérodynage en régime périodique transitoire qui pourraient s'assimiler à une réponse de température en échelon. / Nowadays, the contribution of the miniaturization has led to countless advances in science and technology: microelectronics, microfluidics, nanotechnologies... All areas where the economics of quality monitoring and the optimization of production may require a step of characterizing the intrinsic properties of these constituents. Among these porperties, the thermophysical datas can defined the ability to store or distribute the heat (thermal conductivity, effusivity, diffusivity for example). A way to estimate these properties needs the knowledge of the temperature field. At microscale, the measurement temperature without contact is well adapted. The work of this thesis fall into this category by offering a method to characterize the thermophysical properties at microscopic scales by means of infrared thermography. With the help of the heterodyne methods developed for the Thermoreflectance, an electronic stroboscope has been developped. This method is dedied to the infrared thermography and allowing to follow thermal local and periodical excitations with a characteristic frequency around with a frame camera frequency of . By coupling this heterodyne method with microscope lens, it is possible to observe thermal diffusion phenomena longitudinal and transverse localized to the surface of the diffusive sample like metals and impossible to obtain with standard infrared thermography. From experimental data, the values of in-plane or transverse thermal diffusivity are obtained on two samples. Depending of these results, a debate is organized about the limitation of these estimations as the lowpass filter effect of the intregation time of the infrared camera which becomes important with high frequency excitation or the presence of an emissive of thin layer on the surface of the sample (dark spray coating for enhancing the thermal contrast) which can stopped the thermal waves propagation into the layer sample to characterize soon as the excitation frequency exceeds a threshold dependent on the thermal properties of the sample studied. In another way, the estimation of thermal in-plane or transverse diffusivity with an heterodyne method with repeated flash is shown in first results. For future applications, a first academic approach of thermal diffusion model with transport on rotating disk, an extension of the thermal in-plane diffusivity estimation to obtain cartography by scanning the sample area and few heterodyne results in transient periodic regime which are assilimated to a response level were shown.