De nombreux traitements appliqués aux signaux audio travaillent sur une représentation Temps-Fréquence (TF) des données. Lorsque le résultat de ces algorithmes est un champ spectral d’amplitude, la question se pose, pour reconstituer un signal temporel, d’estimer le champ de phase correspondant. C’est par exemple le cas dans les applications de séparation de sources, qui estiment les spectrogrammes des sources individuelles à partir du mélange ; la méthode dite de filtrage de Wiener, largement utilisée en pratique, fournit des résultats satisfaisants mais est mise en défaut lorsque les sources se recouvrent dans le plan TF. Cette thèse aborde le problème de la reconstruction de phase de signaux dans le domaine TF appliquée à la séparation de sources audio. Une étude préliminaire révèle la nécessité de mettre au point de nouvelles techniques de reconstruction de phase pour améliorer la qualité de la séparation de sources. Nous proposons de baser celles-ci sur des modèles de signaux. Notre approche consiste à exploiter des informations issues de modèles sous-jacents aux données comme les mélanges de sinusoïdes. La prise en compte de ces informations permet de préserver certaines propriétés intéressantes, comme la continuité temporelle ou la précision des attaques. Nous intégrons ces contraintes dans des modèles de mélanges pour la séparation de sources, où la phase du mélange est exploitée. Les amplitudes des sources pourront être supposées connues, ou bien estimées conjointement dans un modèle inspiré de la factorisation en matrices non-négatives complexe. Enfin, un modèle probabiliste de sources à phase non-uniforme est mis au point. Il permet d’exploiter les à priori provenant de la modélisation de signaux et de tenir compte d’une incertitude sur ceux-ci. Ces méthodes sont testées sur de nombreuses bases de données de signaux de musique réalistes. Leurs performances, en termes de qualité des signaux estimés et de temps de calcul, sont supérieures à celles des méthodes traditionnelles. En particulier, nous observons une diminution des interférences entre sources estimées, et une réduction des artéfacts dans les basses fréquences, ce qui confirme l’intérêt des modèles de signaux pour la reconstruction de phase. / A variety of audio signal processing techniques act on a Time-Frequency (TF) representation of the data. When the result of those algorithms is a magnitude spectrum, it is necessary to reconstruct the corresponding phase field in order to resynthesize time-domain signals. For instance, in the source separation framework the spectrograms of the individual sources are estimated from the mixture ; the widely used Wiener filtering technique then provides satisfactory results, but its performance decreases when the sources overlap in the TF domain. This thesis addresses the problem of phase reconstruction in the TF domain for audio source separation. From a preliminary study we highlight the need for novel phase recovery methods. We therefore introduce new phase reconstruction techniques that are based on music signal modeling : our approach consists inexploiting phase information that originates from signal models such as mixtures of sinusoids. Taking those constraints into account enables us to preserve desirable properties such as temporal continuity or transient precision. We integrate these into several mixture models where the mixture phase is exploited ; the magnitudes of the sources are either assumed to be known, or jointly estimated in a complex nonnegative matrix factorization framework. Finally we design a phase-dependent probabilistic mixture model that accounts for model-based phase priors. Those methods are tested on a variety of realistic music signals. They compare favorably or outperform traditional source separation techniques in terms of signal reconstruction quality and computational cost. In particular, we observe a decrease in interferences between the estimated sources and a reduction of artifacts in the low-frequency components, which confirms the benefit of signal model-based phase reconstruction methods.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de l'analyse des signaux biomédicaux multicapteurs par des méthodes stochastiques. Les signaux auxquels nous nous intéressons présentent un caractère oscillant transitoire bien représenté par les décompositions dans le plan temps-fréquence c'est pourquoi nous avons choisi de considérer non plus les décours temporels de ces signaux mais les coefficients issus de la décomposition de ces derniers dans le plan temps-fréquence. Dans une première partie, nous décomposons les signaux multicapteurs sur une base de cosinus locaux (appelée base MDCT) et nous modélisons les coefficients à l'aide d'un modèle à états latents. Les coefficients sont considérés comme les réalisations de processus aléatoires gaussiens multivariés dont la distribution est gouvernée par une chaîne de Markov cachée. Nous présentons les algorithmes classiques liés à l'utilisation des modèles de Markov caché et nous proposons une extension dans le cas où les matrices de covariance sont factorisées sous forme d'un produit de Kronecker. Cette modélisation permet de diminuer la complexité des méthodes de calcul numérique utilisées tout en stabilisant les algorithmes associés. Nous appliquons ces modèles à des données électroencéphalographiques et nous montrons que les matrices de covariance représentant les corrélations entre les capteurs et les fréquences apportent des informations pertinentes sur les signaux analysés. Ceci est notamment illustré par un cas d'étude sur la caractérisation de la désynchronisation des ondes alpha dans le contexte de la sclérose en plaques. / This thesis adresses the problem of multichannel biomedical signals analysis using stochastic methods. EEG signals exhibit specific features that are both time and frequency localized, which motivates the use of time-frequency signal representations. In this document the (time-frequency labelled) coefficients are modelled as multivariate random variables. In the first part of this work, multichannel signals are expanded using a local cosine basis (called MDCT basis). The approach we propose models the distribution of time-frequency coefficients (here MDCT coefficients) in terms of latent variables by the use of a hidden Markov model. In the framework of application to EEG signals, the latent variables describe some hidden mental state of the subject. The latter control the covariance matrices of Gaussian vectors of fixed-time vectors of multi-channel, multi-frequency, MDCT coefficients. After presenting classical algorithms to estimate the parameters, we define a new model in which the (space-frequency) covariance matrices are expanded as tensor products (also named Kronecker products) of frequency and channels matrices. Inference for the proposed model is developped and yields estimates for the model parameters, together with maximum likelihood estimates for the sequences of latent variables. The model is applied to electroencephalogram data, and it is shown that variance-covariance matrices labelled by sensor and frequency indices can yield relevant informations on the analyzed signals. This is illustrated with a case study, namely the detection of alpha waves in rest EEG for multiple sclerosis patients and control subjects.

Dans cette thèse, nous nous proposons d’investiguer les signaux expérimentaux provenant des transmissions par courroie, afin d’envisager par exemple le diagnostic de la tension. N’étant pas issu du domaine de la Mécanique, nous présentons donc une bibliographie exhaustive et thématique sur la théorie et l’expérimentation dans les systèmes transmissions par courroie. Le résumé de ce travail a permis de choisir une approche de modélisation mécanique correspondant au mieux aux conditions réelles de fonctionnement de notre système. Elle inclut les variations temporelles dans la vitesse de rotation du moteur qui entraîne la transmission entière et des changements dans la tension de la courroie. Malheureusement, nous n’avons pas réussi à implémenter numériquement les équations de simulation. Néanmoins, les conclusions que nous en tirons nous aident par la suite à mieux comprendre et interpréter les résultats expérimentaux obtenus, après application de l’ensemble des procédures de Traitement du signal. Notre panoplie d’outils de traitements numériques est tirée d’une longue analyse comparative des différents algorithmes de Traitement du Signal existants, dédiés à la surveillance, au diagnostic et au pronostic des défaillances observées sur les roulements et les engrenages. Nous les avons réadaptés pour convenir à l'étude des paramètres variables (tension, charge et/ou vitesse) qui peuvent apparaître dans les transmissions par courroie. Le principal intérêt de notre travail est le développement d’une procédure automatisée et efficace, permettant un suivi fiable des défaillances, dans les domaines d’analyses : modale, traditionnelle (temporelle, fréquentielle, spectrale), synchrone, temps-fréquence et surtout « cyclostationnaire » . Dans ce dernier domaine, avec des méthodes d’extraction de sources à partir d’un signal préalablement rééchantillonné, nous étudions spécifiquement les composantes périodique et aléatoire. Chaque type de défaut (variations au niveau de la tension, la charge et/ou la vitesse) a une signature que nous cherchons à distinguer avec des indicateurs de condition(temporels, fréquentiels et spectraux). Nous essayons de comparer les résultats expérimentaux à la théorie sur les transmissions par courroie. Grâce aux méthodes et algorithmes développés dans ce travail de thèse, nous apportons une contribution permettant de traiter un certain nombre de problèmes inhérents aux transmissions par courroies, à partir de leurs signaux expérimentaux acquis sur des accéléromètres, des jauges de contraintes et des codeurs optiques / In this PHD, we investigate experimental signals recorded from belt drives with a diagnosis aim of belt tension. Our research works present an exhaustive and thematic bibliography on theory and experimentation in belt drive to complete our insufficient knowledges in mechanical domain. We choosed a theoritical approach nearest real conditions of our belt drives bench. We included time fluctuaction in drive shaft speed and blet changes. Unfortunately, we could not resolve motion equations because existence of numerical limits. All conclusions will be used to understand and interprate experimental results after our signal processing numerical procedures. Our tools panel of numerical process comes from a comparative analysis extracted in several scientific documents and differents algorithms. They dedicate to surveillance, diagnosis and pronostic oriented toward bear and gear defaults. A adaptation in our belt case is necessary with variables parameters (tension, load and/or speed) affecting our case. In our automatic approach, we study several faults in analysis domains : modal, traditionnal (time, frequency, spectrum), synchronous, time-frequency and « cyclostationary » . In this last domain, we extract both comopnent (discret and random), after an previous resmapling operation applying to raw collected signal. Each falut type has a specific signature to discriminate with pertinent condition indications (time, frequency and spectrum domains). All results are discussed at the end of this PHD document. Our developped methods and algorithms are a contribution to process belt drives problems, from exprerimental signals recording with acceleromertes, constraint gauges and optical coders

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Le détecteur d'ondes gravitationnelles par interférométrie optique Virgo atteindra bientôt sa sensibilité nominale. <br />Les sources astrophysiques attendues sont principalement les coalescences de systèmes binaires d'objets compacts et les supernovas gravitationnelles. Les amplitudes des signaux sont à la limite de la sensibilité de l'instrument, les taux d'événements observables sont faibles et les formes d'ondes mal connues, notamment pour les effondrements gravitationnels. <br />L'analyse des données repose sur la recherche de signaux de faible amplitude dans du bruit coloré. Dans ce contexte, ce travail propose l'utilisation de décompositions temps-fréquence des séries temporelles pour la détection de signaux courts. Les performances de cette approche sont estimées en simulation et comparées à celles d'autres méthodes de détection disponibles dans la communauté. <br />Une autre difficulté pour l'analyse est la présence de structures spectrales étroites dans la distribution d'énergie en fréquence des données. Elles proviennent de résonances mécaniques des miroirs et du système d'isolation sismique de l'instrument. L'utilisation de filtres de Kalman pour éliminer ces bruits bien modélisés avant l'analyse est présentée. Le problème essentiel <br />de l'estimation des paramètres du modèle est traité, avec l'objectif d'une réestimation dynamique. <br />Enfin ces outils sont appliqués aux données Virgo disponibles, avec comme résultat principal la mise en évidence de sources de bruits instrumentaux importantes, dont la suppression demandera une amélioration du fonctionnement et une meilleure isolation de l'environnement.

L'objectif repose sur le traitement et l'analyse des signaux non-stationnaires, multi-composantes. <br />Pour le traitement (filtrage et débruitage), nous proposons de nouveaux outils fondés sur la Transformation de Huang (ou Décomposition modale empirique : EMD). Partant de l'opérateur de Teager-Kaiser, nous proposons un nouvel opérateur de mesure d'interaction entre deux signaux complexes. Nous établissons les liens théoriques avec les représentations temps-fréquence de la classe de Cohen. Nous montrons que c'est une mesure de similarité et qu'il est adapté à la détection de signaux. <br />Pour l'analyse, nous introduisons une nouvelle méthode temps-fréquence basée sur l'utilisation conjointe de l'EMD et de l'opérateur de Teager-Kaiser : la Transformation de Huang-Teager (THT). Pour illustrer ces concepts, des résultats de filtrage, de débruitage, de détection, d'analyse temps-fréquence de signaux sont présentés. Nous terminons par l'analyse et classification des échos de cibles sonars par THT.

Après une présentation de la transformée en ondelettes et de l'analyse multirésolution ainsi que de leur mise en oeuvre, nous présentons, dans ce mémoire, les apports de ces deux outils à deux problèmes de télédétection : la fusion de données issues de capteurs de résolutions spatiales et spectrales différentes et le traitement du speckle dans l'imagerie radar. Dans le cadre de la fusion de données, nous avons développé une méthode, basée sur ces deux outils et permettant d'obtenir des images ayant la meilleure des résolutions spatiales présentes dans le groupe d'images à fusionner tout en préservant la qualité de l'information spectrale pour les phénomènes qu'ils représentent. L'utilisation de ces deux outils pour le traitement du speckle dans l'imagerie radar a permis l'amélioration des performances d'un filtre du point de vue de la qualité radiométrique. La démarche employée n'est pas limitée à un seul filtre et permettra d'obtenir une réduction importante du speckle dans les zones homogènes tout en préservant l'information géométrique présente dans l'image. Les apports de la transformée en ondelettes et de l'analyse multirésolution et les perspectives de l'utilisation de ces outils dans le cadre de la télédétection sont discutés.

La gestion et la maitrise du trafic autoroutier prend une importance particulière depuis cette dernière décennie de par l'augmentation constante du nombre de véhicules sur les routes. A cet égard, l'utilisation du télépéage est un moyen de fluidifier le trafic automobile aux abords des accès autoroutiers : les véhicules sont identifiés lorsque le badge à bord des véhicules est détecté par la balise de télépéage. L'objectif de l'étude présentée dans ce mémoire est l'ajout d'une fonction d'imagerie à un système de télépéage pour contrôler la nature du véhicule. La balise de télépéage émet un signal à ondes continues pour la détection du badge de l'usager. La cible (le véhicule), en passant sous la balise, crée le mouvement nécessaire à une synthèse d'ouverture. En effet, l'imagerie radar par synthèse d'ouverture permet l'obtention d'une image radar haute résolution. Dans l'axe distance (axe de propagation de l'onde émise), cette résolution peut être obtenue avec un signal impulsionnel et/ou modulé. La résolution dans l'axe azimut (sens de déplacement du radar ou de la cible) est atteinte grâce au mouvement relatif entre le radar et la cible.

Ces travaux de recherche portent sur la problématique CEM (Compatibilité Electromagnétique) en électronique de puissance. Cette étude s'intéresse particulièrement à la modélisation HF (haute fréquence) des convertisseurs d'énergie dans le but d'étudier la propagation des perturbations conduites vers le réseau avec ou sans l’utilisation du RSIL (Réseau Stabilisateur d'Impédance de Ligne). Une première partie présente les outils de modélisation des sources de perturbation dans les convertisseurs statiques.La seconde partie est consacrée à la modélisation HF d'un système d'entraînement à vitesse variable. L'onduleur de tension triphasé est représenté par trois générateurs équivalents afin de reconstituer le découpage des tensions de sortie. Un modèle HF du câble blindé de 4 conducteurs tenant compte de la dissymétrie est ensuite proposé. Les résultats de simulation ont été validés par des relevés expérimentaux. La comparaison montre qu'il est possible de modéliser correctement le comportement HF du dispositif jusqu'à 20MHz.Une troisième partie porte sur la propagation des perturbations conduites vers le réseau sans RSIL. Il a fallu pour cela déterminer et modéliser l'impédance du réseau. L'influence du pont redresseur à diodes sur la propagation des perturbations de mode commun a ensuite été étudiée. Les résultats de simulation montrent que l'impact de ces perturbations sur la tension réseau est prépondérant lorsque le pont redresseur est à l'état bloqué. Les résultats expérimentaux ont permis de valider cette étude. Ce travail se termine par une étude préliminaire sur l'association de deux convertisseurs connectés localement à une même source d'énergie / These research works focus on EMC (Electromagnetic Compatibility) in power electronics systems. Specifically, the study focuses on HF (high frequency) modeling of the power converters in order to study the conducted emissions toward the power grids with or without the use of an LISN (Line Impedance Stabilisation Network). The first part presents the modeling tools of the electromagnetic emissions sources in power converters.The second part describes the HF modeling method of an adjustable speed drive (ASD) that will be used to estimate the conducted emissions. In a first part, a behavioural model of PWM inverter is proposed as an EMI noise source. Then, a model of the shielded 4-wire energy cable that taking into account of the dissymmetry structure is proposed and validated in the frequency domain for two different lengths. The comparison of measurement and simulation results of conducted emissions (with LISN) shows the good compromise between the simulation duration and accuracy of the results.A third part is dedicated to the propagation of conducted emissions toward the power grid without using a LISN. The first stage consists in proposing a model impedance of the network impedance. The influence of the bridge rectifier diodes on the propagation paths of common mode disturbances has been studied in the second step. The simulation results show that the impact of these disturbances on the network voltage is more important when the bridge rectifier is normally off-state. The experimental results have validated this study. This work concludes with a preliminary study on the association of two converters connected locally to a single energy source

La vitesse des liens séries haut débit (USB, SATA, PCI-express, etc.) a atteint les multi-gigabits par seconde, et continue à augmenter. Deux des principaux paramètres électriques utilisés pour caractériser les performances des SerDes sont la gigue transmis à un niveau de taux d’erreur donné et la capacité du récepteur à suivre la gigue à un taux d’erreur donné.Modéliser le bruit de phase des différents components du SerDes, et extraire la gigue temporelle pour la décomposer, aideraient les ingénieurs en conception de circuits à atteindre les meilleurs résultats pour les futures versions des SerDes. Générer des patterns de gigue synthétiques de bruits blancs ou colorés permettrait de mieux analyser les effets de la gigue dans le système pendant la phase de vérification.La boucle d’asservissement de phase est un des contributeurs de la gigue d’horloge aléatoire et déterministe à l’intérieur du système. Cette thèse présente une méthode pour modéliser la boucle d’asservissement de phase avec injection du bruit de phase et estimation de la gigue temporelle. Un modèle dans le domaine temporel en incluant les effets de non-linéarité de la boucle a été créé pour estimer cette gigue. Une nouvelle méthode pour générer des patterns synthétiques de gigue avec une distribution Gaussienne à partir de profils de bruit de phase coloré a été proposée.Les standards spécifient des budgets séparés de gigue aléatoire et déterministe. Pour décomposer la gigue de la sortie de la boucle d’asservissement de phase (ou la gigue généré par la méthode présentée), une nouvelle technique pour analyser et décomposer la gigue a été proposée. Les résultats de modélisation corrèlent bien avec les mesures et cette technique aidera les ingénieurs de conception à identifier et quantifier proprement les sources de la gigue ainsi que leurs impacts dans les systèmes SerDes.Nous avons développé une méthode, pour spécifier la boucle d’asservissement de phase en termes de bruit de phase. Cette méthode est applicable à tout standard (USB, SATA, PCIe, …) et définit les profils de bruits de4phases pour les différentes parties de la boucle d’asservissement de phase, pour s’assurer que les requis des standards sont satisfaits en termes de gigue. Ces modèles nous ont également permis de générer les spécifications de la PLL, pour des standards différents. / Bit rates of high speed serial links (USB, SATA, PCI-express, etc.) have reached the multi-gigabits per second, and continue to increase. Two of the major electrical parameters used to characterize SerDes Integrated Circuit performance are the transmitted jitter at a given bit error rate (BER) and the receiver capacity to track jitter at a given BER.Modeling the phase noise of the different SerDes components, extracting the time jitter and decomposing it, would help designers to achieve desired Figure of Merit (FoM) for future SerDes versions. Generating white and colored noise synthetic jitter patterns would allow to better analyze the effect of jitter in a system for design verification.The phase locked loop (PLL) is one of the contributors of clock random and periodic jitter inside the system. This thesis presents a method for modeling the PLL with phase noise injection and estimating the time domain jitter. A time domain model including PLL loop nonlinearities is created in order to estimate jitter. A novel method for generating Gaussian distribution synthetic jitter patterns from colored noise profiles is also proposed.The Standard Organizations specify random and deterministic jitter budgets. In order to decompose the PLL output jitter (or the generated jitter from the proposed method), a new technique for jitter analysis and decomposition is proposed. Modeling simulation results correlate well with measurements and this technique will help designers to properly identify and quantify the sources of deterministic jitter and their impact on the SerDes system.We have developed a method, for specifying PLLs in terms of Phase Noise. This method works for any standard (USB, SATA, PCIe, …), and defines Phase noise profiles of the different parts of the PLL, in order to be sure that the standard requirements are satisfied in terms of Jitter.