Un système de transport ferroviaire intelligent est essentiellement caractérisé par son niveau d'autonomie de prise de décision en fonction des conditions qui lui sont extérieurs. Afin de renforcer son intelligence et son autonomie, cette nouvelle génération de systèmes de transport intègre des multiples technologies et standards de communication et de traitement de l'information. L'intégration de ces technologies permet aux opérateurs du transport ferroviaire de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance et d'attirer un plus grand nombre de passagers en leur facilitant l'accès ainsi que l'exploitation du transport ferroviaire tout en leur offrant des nouveaux services à bord. Cependant l'utilisation de plusieurs standards de communication ainsi que l'augmentation du trafic (le nombre de passagers et le nombre de véhicules mis en service) déclenchent un besoin sans précédent des ressources radio, notamment au niveau du spectre fréquentiel. En effet, avec la demande croissante des ressources radio, la Radio Intelligente (RI) se présente comme une technologie émergente qui améliore les performances des systèmes radio existants en intégrant l'intelligence artificielle avec la radio logicielle. / Any intelligent railway transport system is mainly characterized by its autonomy in making decisions in terms of its external conditions. In order to improve its cognition and autonomy, this new generation of transport systems integrates multiple technologies and standards of communication and information processing. The integration of these technologies allows rail operators to reduce operational and maintenance costs and attracts more passengers by making easier rail transport access and use while offering new services on board. However, using multiple communication standards and increasing traffic (number of passengers and vehicles in service) trigger an unprecedented need for radio resources, particularly frequency spectrum. Indeed, with the growing of radio resources demand, Cognitive Radio (CR) is an emerging technology that improves the performance of existing radio systems by the integration of artificial intelligence and software defined radio (SDR).

This dissertation deals with dynamics of engineering structures and principally discusses the identification of the modal parameters (i.e., natural frequencies, damping ratios and vibration modes) using output-only information, the excitation sources being considered as unknown and unmeasurable. To solve these kind of problems, a quite large selection of techniques is available in the scientific literature, each of them possessing its own features, advantages and limitations. One common limitation of most of the methods concerns the post-processing procedures that have proved to be delicate and time consuming in some cases, and usually require good users expertise. The constant concern of this work is thus the simplification of the result interpretation in order to minimize the influence of this ungovernable parameter. A new modal parameter estimation approach is developed in this work. The proposed methodology is based on the so-called Blind Source Separation techniques, that aim at reducing large data set to reveal its essential structure. The theoretical developments demonstrate a one-to-one relationship between the so-called mixing matrix and the vibration modes. Two separation algorithms, namely the Independent Component Analysis and the Second-Order Blind Identification, are considered. Their performances are compared, and, due to intrinsic features, one of them is finally identified as more suitable for modal identification problems. For the purpose of comparison, numerous academic case studies are considered to evaluate the influence of parameters such as damping, noise and nondeterministic excitations. Finally, realistic examples dealing with a large number of active modes, typical impact hammer modal testing and operational testing conditions, are studied to demonstrate the applicability of the proposed methodology for practical applications.

Το θέμα της κατασκευής ενός συστήματος αναγνώρισης προτύπων για τα ηχητικά σήματα ενός ανθρώπου που κοιμάται είναι ένα από τα ανοιχτά ζητήματα της Βιοιατρικής. Στην παρούσα διπλωματική εξετάζουμε την εξαγωγή ερμηνεύσιμων σημάτων που αντιστοιχούν στον καρδιακό ρυθμό, την αναπνοή και το ροχαλητό. Χρησιμοποιούμε μεθόδους Ανάλυσης σε Ανεξάρτητες Συνιστώσες και μεθόδους Τυφλού Διαχωρισμού που εκμεταλεύονται Στατιστικές Δεύτερης Τάξης. Συμπεραίνουμε ότι οι δεύτερες είναι οι πλέον κατάλληλες όταν συνοδεύονται από ένα στάδιο προεπεξεργασίας που αφορά ανάλυση σε ζώνες συχνοτήτων. / The design of a non-intrusive Pattern Recognition System to estimate the sleep sounds is an open problem of Bioengineering. We use recordings from body-sensors to estimate the heart beat, the breathing and the snoring. In this thesis we examine the effectiveness of Independent Component Analysis for this Blind Source Separation Problem and we compare it with methods that perform Source Separation using Second Order Statistics. We take into account the temporal structure of the sources as well as the presence of noise. Our system is greatly improved by a preprocessing stage of targeted subband decomposition which uses a priori knowledge about the sources. We propose an efficient solution to this problem which is confirmed by medical data.

Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η δημιουργία ενός συστήματος μίξης ηχητικών σημάτων και προσπάθεια διαχωρισμού τους με βάση τις μεθόδους τυφλού διαχωρισμού σημάτων. Έχοντας ως δεδομένα τα αρχικά σήματα των πηγών γίνεται προσπάθεια, αρχικά μέσω της εφαρμογής της μεθόδου Ανάλυσης Ανεξάρτητων Συνιστωσών (ICA) για την περίπτωση της στιγμιαίας μίξης και στη συνέχεια μέσω της χρήσης αλγορίθμων που στηρίζονται στο μοντέλο παράλληλου παράγοντα (PARAFAC) για την περίπτωση της συνελικτικής μίξης, να προσδιοριστούν τα σήματα των πηγών από τα σήματα μίξης. Επιπλέον, τροποποιώντας τις παραμέτρους του συστήματος που μελετάμε σε κάθε περίπτωση, προσπαθούμε να πετύχουμε τη βέλτιστη απόδοση του διαχωρισμού. / The subject of this diploma thesis is the creation of a mixing system of speech signals and the attempt of their separation using the methods of blind source separation (BSS). Considering the original source signals known, we attempt, firstly by using independent component analysis for instantaneous mixtures and then by using PARAFAC model for convolutive mixtures, to extract the original source signals from the mixing signals. Moreover, by modifying the parameters of the system we make an effort to achieve the best performance of the separation.

En imagerie nucléaire (scintigraphie, TEMP, TEP), les diagnostics sont fréquemment faits à l'aide des courbes d'activité temporelles des différents organes et tissus étudiés. Ces courbes représentent l'évolution de la distribution d'un traceur radioactif injecté dans le patient. Leur obtention est compliquée par la superposition des organes et des tissus dans les séquences d'images 2D, et il convient donc de séparer les différentes contributions présentes dans les pixels. Le problème de séparation de sources sous-jacent étant sous-déterminé, nous proposons d'y faire face dans cette thèse en exploitant différentes connaissances a priori d'ordre spatial et temporel sur les sources. Les principales connaissances intégrées ici sont les régions d'intérêt (ROI) des sources qui apportent des informations spatiales riches. Contrairement aux travaux antérieurs qui ont une approche binaire, nous intégrons cette connaissance de manière robuste à la méthode de séparation, afin que cette dernière ne soit pas sensible aux variations inter et intra-utilisateurs dans la sélection des ROI. La méthode de séparation générique proposée prend la forme d'une fonctionnelle à minimiser, constituée d'un terme d'attache aux données ainsi que de pénalisations et de relâchements de contraintes exprimant les connaissances a priori. L'étude sur des images de synthèse montrent les bons résultats de notre approche par rapport à l'état de l'art. Deux applications, l'une sur les reins, l'autre sur le cœur illustrent les résultats sur des données cliniques réelles. / In nuclear imaging (scintigraphy, SPECT, PET), diagnostics are often made with time activity curves (TAC) of organs and tissues. These TACs represent the dynamic evolution of tracer distribution inside patient's body. Extraction of TACs can be complicated by overlapping in the 2D image sequences, hence source separation methods must be used in order to extract TAC properly. However, the underlying separation problem is underdetermined. We propose to overcome this difficulty by adding some spatial and temporal prior knowledge about sources on the separation process. The main knowledge used in this work is region of interest (ROI) of organs and tissues. Unlike state of the art methods, ROI are integrated in a robust way in our method, in order to face user-dependancy in their selection. The proposed method is generic and minimize an objective function composed with a data fidelity criterion, penalizations and relaxations expressing prior knowledge. Results on synthetic datasets show the efficiency of the proposed method compare to state of the art methods. Two clinical applications on the kidney and on the heart are also adressed.

L’alimentation et l’excrétion constituent deux besoins physiologiques fondamentaux de tout être humain. En analysant leur matérialisation depuis l’échelle cellulaire jusqu’à celle des grands cycles biogéochimiques planétaires, nous proposons de considérer que l’alimentation et l’excrétion humaines participent d’un système dont les modalités de réalisations dans les différentes sociétés humaines permettent de caractériser des régimes socio-écologiques. Nous avons plus particulièrement analysé les systèmes alimentation/excrétion des territoires urbains au regard de leur soutenabilité et proposons une méthodologie de caractérisation fondée principalement sur l’analyse du flux de la substance qui nous paraît la plus pertinente, à savoir l’azote, et sur les modalités de gestion des urines humaines qui représentent près des trois quarts de ce flux. Nous montrons que les systèmes alimentation/excrétion des différentes communautés humaines présentent une très grande variété selon les lieux et époques considérés et proposons de les distinguer entre autres en fonction de leur circularité, c’est-à-dire par le taux de retour sur des sols agricoles des excrétats. En prenant l’agglomération parisienne comme cas d’étude, nous montrons que son système alimentation/excrétion a été de plus en plus circulaire au cours du XIXe siècle, culminant au tout début du XXe siècle aux alentours de 50 % de circularité, avant de se linéariser progressivement au cours du XXe siècle. En ce début de XXIe siècle, nous caractérisons le système alimentation/excrétion de l’agglomération parisienne comme non soutenable car linéaire à plus de 95 %, intensif, inefficace et polluant aux échelles locales et globales. Ces caractéristiques sont généralisées au sein du monde occidental et interpellent sur la possibilité d’une transition socio-écologique vers des systèmes alimentation/excrétion soutenables. Or, depuis les années quatre-vingt-dix, une prise de conscience relative à l’urine a réémergé, principalement en Suède puis dans l’Europe germanique. Elle s’est traduite par de nombreuses réalisations et recherches autour de la séparation à la source des urines. Nous montrons que ce dispositif est actuellement le seul, dans le monde occidental, à avoir permis de nouveau la mise en œuvre de systèmes alimentation/excrétion circulaires. Pouvant être déclinée sous de multiples formes en fonction des contextes, la séparation à la source des urines bénéficie, malgré le verrouillage socio-technique de l’agglomération parisienne autour du tout-à-l’égout, d’un contexte favorable à son développement. Nous avons élaboré un scénario prospectif explorant ainsi la possibilité que l’agglomération parisienne dépasse, en quelques décennies, l’extremum de circularité qu’elle avait connu à la Belle Époque et que les acteurs de ce territoire réalisent, en cohérence avec une transition socio-écologique des autres systèmes énergétiques, hydrauliques et de transport, un régime socio-écologique soutenable de leur système alimentation/excrétion. Cette thèse fait partie du programme de recherche et action OCAPI (www.leesu.fr/OCAPI) / Nutrition and excretion are fundamental physiological needs for all human beings. Analysis of their materiality, from the cellular scale up to the great planetary-scale biogeochemical cycles, shows that nutrition and excretion form a system. The focus of our study is the sustainability of the nutrition/excretion systems of urban areas, which we have sought to assess by analysing substance flows. The most relevant of these substances seems to be nitrogen, so by assessing urban nitrogen flows we can characterise the different possible socioecological regimes and their sustainability. We identify a wide diversity of nutrition/excretion systems depending on the places and eras considered. We propose to distinguish them in terms of their circularity, in other words by the rate at which nitrogen from excreta returns to agricultural land. Using the Paris urban area as our case study, we show that its nutrition/excretion system became increasingly circular in the 19th century, reaching maximum circularity right at the start of the 20th century, before becoming steadily more linear in the course of the 20th century. In these early years of the 21st century, the nutrition/excretion system of the Paris urban area is essentially linear, and still generates significant pollution at both local and global scales. Its environmental footprint is exacerbated by a diet that is very protein rich, mostly animal in origin, and by the non-consumption of a significant proportion of the food produced. All these factors make it unsustainable. These characteristics are found throughout the Western world and raise questions about the possibility of a socioecological transition to sustainable systems of nutrition and excretion. Since the 1990s, initially in Sweden, followed by Nordic and German-speaking Europe, awareness has been growing of the role of urine. Urine is responsible for three-quarters of urban nitrogenous excretions and is a safe substance: following a period of storage, it can be used as agricultural fertiliser. This new awareness has been followed by extensive experimentation and research on urine source separation. We show that this is currently the only method in the Western world to have accomplished a return to circular systems of nutrition/excretion. Urine source separation can be done in multiple ways, depending on circumstances, and conditions in France are favourable to its development, despite the sociotechnical lock-in to mixed sewage management systems. In a forward-looking scenario, we therefore explore the possibility that the Paris urban area could return to, and within a few decades even surpass, the heights of circularity that it attained during the Belle Époque. In that case, alongside a socioecological transition in the other systems – water, energy, transport – the people of this territory could establish a sustainable regime for their system of nutrition/excretion. This thesis is part of the OCAPI research and action programme (www.leesu.fr/OCAPI)

Des réseaux de capteurs acoustiques sont actuellement mis en place dans plusieurs grandes villes afin d’obtenir une description plus fine de l’environnement sonore urbain. Un des défis à relever est celui de réussir,à partir d’enregistrements sonores, à estimer des indicateurs utiles tels que le niveau sonore du trafic routier. Cette tâche n’est en rien triviale en raison de la multitude de sources sonores qui composent cet environnement. Pour cela, la Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF) est considérée et appliquée sur deux corpus de mixtures sonores urbaines simulés. L’intérêt de simuler de tels mélanges est la possibilité de connaitre toutes les caractéristiques de chaque classe de son dont le niveau sonore exact du trafic routier. Le premier corpus consiste en 750 scènes de 30 secondes mélangeant une composante de trafic routier dont le niveau sonore est calibré et une classe de son plus générique. Les différents résultats ont notamment permis de proposer une nouvelle approche, appelée « NMF initialisée seuillée », qui se révèle être la plus performante. Le deuxième corpus créé permet de simuler des mixtures sonores plus représentatives des enregistrements effectués en villes, dont leur réalisme a été validé par un test perceptif. Avec une erreur moyenne d’estimation du niveau sonore inférieure à 1,2 dB, la NMF initialisée seuillée se révèle, là encore, la méthode la plus adaptée aux différents environnements sonores urbains. Ces résultats ouvrent alors la voie vers l’utilisation de cette méthode à d’autres sources sonores, celles que les voix et les sifflements d’oiseaux, qui pourront mener, à terme, à la réalisation de cartes de bruits multi-sources. / Acoustic sensor networks are being set up in several major cities in order to obtain a more detailed description of the urban sound environment. One challenge is to estimate useful indicators such as the road traffic noise level on the basis of sound recordings. This task is by no means trivial because of the multitude of sound sources that composed this environment. For this, Non-negative Matrix Factorization (NMF) is considered and applied on two corpuses of simulated urban sound mixtures. The interest of simulating such mixtures is the possibility of knowing all the characteristics of each sound class including the exact road traffic noise level. The first corpus consists of 750 30-second scenes mixing a road traffic component with a calibrated sound level and a more generic sound class. The various results have notably made it possible to propose a new approach, called ‘Thresholded Initialized NMF', which is proving to be the most effective. The second corpus created makes it possible to simulate sound mixtures more representatives of recordings made in cities whose realism has been validated by a perceptual test. With an average noise level estimation error of less than 1.3 dB, the Thresholded Initialized NMF stays the most suitable method for the different urban noise environments. These results open the way to the use of this method for other sound sources, such as birds' whistling and voices, which can eventually lead to the creation of multi-source noise maps.

Neste trabalho contemplamos o emprego de detectores de voz como uma etapa de pré- processamento de uma técnica de separação cega de sinais implementada no domínio do tempo, que emprega estatísticas de segunda ordem para a separação de misturas convolutivas e determinadas. Seu algoritmo foi adaptado para realizar a separação tanto em banda cheia quanto em sub-bandas, considerando a presença e a ausência de instantes de silêncio em misturas de sinais de voz. A ideia principal consiste em detectar trechos das misturas que contenham atividade de voz, evitando que o algoritmo de separação seja acionado na ausência de voz, promovendo ganho de desempenho e redução do custo computacional. / In this work we contemplate the use of voice detectors as a preprocessing step of a time-domain blind source separation technique, employing second order statistics in the separation of convolutive and determined mixtures. This algorithm is adapted to perform the separation both in fullband and in subbands, considering the presence and the absence of a moments of silence in mixtures of voice signals. The main idea aims at detect portions of the mixtures containing voice activity, avoiding that the separation algorithm is triggered in the absence of voice, promoting performance improvement and reduced computational cost.

Orientador: Prof. Dr. Ricardo Suyama / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2015. / No processo de digitalização de documentos impressos ou manuscritos que apresentam informação em ambos os lados da folha (frente e verso), é comum encontrar uma distorção na imagem digitalizada conhecida como Efeito Show-Through, na qual a imagem digitalizada de um dos lados do documento sofre a interferência da imagem presente no outro lado da folha. O problema de remoção dessa interferência pode ser visto como uma instância do problema geral de Separação Cega de Fontes (BSS ¿ Blind Source Separation), para o qual diferentes técnicas foram propostas, baseadas nas características das fontes e no processo de mistura. No presente trabalho avaliamos diferentes técnicas para a solução do problema de Show-through que utilizam os conceitos relacionados ao problema de Separação Cega de Fontes, buscando identificar vantagens e desvantagens dos diferentes métodos. As técnicas avaliadas, baseadas em três diferentes abordagens em termos do critério de adaptação dos parâmetros, foram testadas com diferentes tipos de documentos (textos antigos ,manuscritos,jornal,etc) digitalizados, considerando misturas sintéticas e misturas reais, obtidas com a digitalização de documentos impressos. Os resultados obtidos revelam pontos fortes e fracos das técnicas avaliadas, e poderão servir como referência para o desenvolvimento de novas técnicas para a correção do efeito Show-Through. / In the digitalization process of printed documents or manuscripts that contain information on both through sides of the paper (front and back), it is common to observe the so-called Show-Thorugh Effet, in which the image in the back of the document interferes in the digitized image of the front side. Removing this kind of interference can be seen as an instance of the general Blind Source Separation Problem (BSS), for which several different techniques have been proposed in the literature, considering specific characteristics of the sources and of the mixing process. The objective of the present work is to evaluate different methods for the mitigation of the Show-Through effect, based in concepts related to the BSS problem. The evaluated tools, based on three different approaches for parameter adaptation, were tested with different kinds of documents (old texts, manuscripts, newspaper), considering synthetic and real mixtures. The results reveal strong and weak points of the studied methods, which can serve as a valuable reference in the development of new techniques for the Show-Through effect mitigation.

L'électroencéphalographie (EEG) est une technique d'imagerie cérébrale non invasive importante, capable d'enregistrer l'activité neuronale avec une grande résolution temporelle (ms), mais avec une résolution spatiale faible. Le problème inverse en EEG est un problème difficile, fortement sous-déterminé : des contraintes ou des a priori sont nécessaires pour aboutir à une solution unique. Récemment, l'intégration de signaux EEG et d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI) a été largement considérée. Les données EEG et fMRI relatives à une tâche donnée, reflètent les activités neuronales des mêmes régions. Nous pouvons donc supposer qu'il existe des cartes spatiales communes entre données EEG et fMRI. En conséquence, résoudre le problème inverse en EEG afin de trouver les cartes spatiales des sources EEG congruentes avec celles obtenues par l'analyse de signaux fMRI semble être une démarche réaliste. Le grand défi reste la relation entre l'activité neuronale électrique (EEG) et l'activité hémodynamique (fMRI), qui n'est pas parfaitement connue à ce jour. La plupart des études actuelles reposent sur un modèle neurovasculaire simpliste par rapport à la réalité. Dans ce travail, nous utilisons des a priori et des faits simples et généraux, qui ne dépendent pas des données ou de l'expérience et sont toujours valides, comme contraintes pour résoudre le problème inverse en EEG. Ainsi, nous résolvons le problème inverse en EEG en estimant les sources spatiales parcimonieuses, qui présentent la plus forte corrélation avec les cartes spatiales obtenues par fMRI sur la même tâche. Pour trouver la représentation parcimonieuse du signal EEG, relative à une tâche donnée, on utilise une méthode (semi-aveugle) de séparation de sources avec référence (RSS), qui extrait les sources dont la puissance est la plus corrélée à la tâche. Cette méthode a été validée sur des simulations réalistes et sur des données réelles d'EEG intracrânienne (iEEG) de patients épileptiques. Cette représentation du signal EEG dans l'espace des sources liées à la tâche est parcimonieuse. En recherchant les fonctions d'activation de fMRI similaires à ces sources, on déduit les cartes spatiales de fMRI très précises de la tâche. Ces cartes fournissent une matrice de poids, qui impose que les voxels activés en fMRI doivent être plus importants que les autres voxels dans la résolution du problème inverse en EEG. Nous avons d'abord validé cette méthode sur des données simulées, puis sur des données réelles relatives à une expérience de reconnaissance de visages. Les résultats montrent en particulier que cette méthode est très robuste par rapport au bruit et à la variabilité inter-sujets. / Electroencephalography (EEG) is an important non-invasive imaging technique as it records the neural activity with high temporal resolution (ms), but it lacks high spatial resolution. The inverse problem of EEG is underdetermined and a constraint or prior information is needed to find a unique solution. Recently, EEG-fMRI integration is widely considered. These methods can be categoraized in three groups. First group uses the EEG temporal sources as the regressors in the generalized linear method (GLM) which is used to analyze the fMRI data. The second group analyzes EEG and fMRI simultaneously which is known as fusion technique. The last one, which we are interested in, uses the fMRI results as prior information in the EEG inverse problem. The EEG and fMRI data of a specific task, eventually reflect the neurological events of the same activation regions. Therefore, we expect that there exist common spatial patterns in the EEG and the fMRI data. Therefore, solving the EEG inverse problem to find the spatial pattern of the EEG sources which is congruent with the fMRI result seems to be close to the reality. The great challenge is the relationship between neural activity (EEG) and hemodynamic changes (fMRI), which is not discovered by now. Most of the previous studies have used simple neurovascular model because using the realistic model is very complicated. Here, we use general and simple facts as constraints to solve the EEG inverse problem which do not rely on the experiment or data and are true for all cases. Therefore, we solve the EEG inverse problem to estimate sparse connected spatial sources with the highest correlation with the fMRI spatial map of the same task. For this purpose, we have used sparse decomposition method. For finding sparse representation of the EEG signal, we have projected the data on the uncorrelated temporal sources of the activity. We have proposed a semi-blind source separation method which is called reference-based source separation (R-SS) and extracts discriminative sources between the activity and the background. R-SS method has been verified on a realistic simulation data and the intracranial EEG (iEEG) signal of five epileptic patients. We show that the representation of EEG signal in its task related source space is sparse and then a weighted sparse decomposition method is proposed and used to find the spatial map of the activity. In the weighted sparse decomposition method we put fMRI spatial map in the weighting matrix, such that the activated voxels in fMRI are considered more important than the other voxels in the EEG inverse problem. We validated the proposed method on the simulation data and also we applied the method on the real data of the face perception experiment. The results show that the proposed method is stable against the noise and subject variability.