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Le problème de séparation aveugle de sources a but de retrouver un ensemble des sources signaux statistiquement indépendants à partir seulement d’un ensemble des observations du capteur. Ces observations peuvent être modélisées comme un mélanges linéaires instantané ou convolutifs de sources. Dans cette thèse, les sources signaux sont supposées être cyclostationnaire où leurs fréquences cycles peuvent être connues ou inconnu par avance. Premièrement, nous avons établi des relations entre le spectre, spectre de puissance d’un signal source et leurs composants, puis nous avons proposé deux nouveaux algorithmes pour estimer sa fréquences cycliques. Ensuite, pour la séparation aveugle de sources en mélanges instantanés, nous présentons quatre algorithmes basés sur diagonalisation conjoint approchées orthogonale (ou non-orthogonales) d’une famille des matrices cycliques multiples moment temporel, or l’approche matricielle crayon pour extraire les sources signaux. Nous introduisons aussi et prouver une nouvelle condition identifiabilité pour montrer quel type de sources cyclostationnaires d’entrée peuvent être séparées basées sur des statistiques cyclostationnarité à l’ordre deux. Pour la séparation aveugle de sources en mélanges convolutifs, nous présentons un algorithme en deux étapes basées sur une approche dans le domaine temporel pour récupérer les signaux source. Les simulations numériques sont utilisés dans cette thèse pour démontrer l’efficacité de nos approches proposées, et de comparer les performances avec leurs méthodes précédentes / Blind source separation problem aims to recover a set of statistically independent source signals from a set of sensor observations. These observations can be modeled as an instantaneous or convolutive mixture of the same sources. In this dissertation, the source signals are assumed to be cyclostationary where their cycle frequencies may be known or unknown a priori. First, we establish relations between the spectrum, power spectrum of a source signal and its component, then we propose two novel algorithms to estimate its cycle frequencies. Next, for blind separation of instantaneous mixtures of sources, we present four algorithms based on orthogonal (or non-orthogonal) approximate diagonalization of the multiple cyclic temporal moment matrices, and the matrix pencil approach to extract the source signal. We also introduce and prove a new identifiability condition to show which kind of input cyclostationary sources can be separated based on second-order cyclostationarity statistics. For blind separation of convolutive mixtures of sources signal or blind deconvolution of FIR MIMO systems, we present a two-steps algorithm based on time domain approach for recovering the source signals. Numerical simulations are used throughout this thesis to demonstrate the effectiveness of our proposed approaches, and compare theirs performances with previous methods

Les systèmes de communications sans fil ne cessent de se multiplier pour devenir incontournables de nos jours. Cette croissance cause une augmentation de la demande des ressources spectrales, qui sont devenues de plus en plus rares. Afin de résoudre ce problème de pénurie de fréquences, Joseph Mitola III, en 2000, a introduit l'idée de l'allocation dynamique du spectre. Il définit ainsi le terme " Cognitive Radio " (Radio Intelligente), qui est largement pressenti pour être le prochain Big Bang dans les futures communications sans fil [1]. Dans le cadre de ce travail on s'intéresse à la problématique du spectrum sensing qui est la détection de présence des Utilisateurs Primaires dans un spectre sous licence, dans le contexte de la radio intelligente. L'objectif de ce travail est de proposer des méthodes de détection efficaces à faible complexité et/ou à faible temps d'observation et ceci en utilisant le minimum d'information a priori sur le signal à détecter. Dans la première partie on traite le problème de détection d'un signal aléatoire dans le bruit. Deux grandes méthodes de détection sont utilisées : la détection d'énergie ou radiomètre et la détection cyclostationnaire. Dans notre contexte, ces méthodes sont plus complémentaires que concurrentes. Nous proposons une architecture hybride de détection des bandes libres, qui combine la simplicité du radiomètre et la robustesse des détecteurs cyclostationnaires. Deux méthodes de détection sont proposées qui se basent sur cette même architecture. Grâce au caractère adaptatif de l'architecture, la détection évolue au cours du temps pour tendre vers la complexité du détecteur d'énergie avec des performances proches du détecteur cyclostationnaire ou du radiomètre selon la méthode utilisée et l'environnement de travail. Dans un second temps on exploite la propriété parcimonieuse de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique (FAC) pour proposer un nouvel estimateur aveugle qui se base sur le compressed sensing afin d'estimer le Vecteur d'Autocorrelation Cyclique (VAC), qui est un vecteur particulier de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique pour un délai fixe. On montre par simulation que ce nouvel estimateur donne de meilleures performances que celles obtenues avec l'estimateur classique, qui est non aveugle et ceci dans les mêmes conditions et en utilisant le même nombre d'échantillons. On utilise l'estimateur proposé, pour proposer deux détecteurs aveugles utilisant moins d'échantillons que nécessite le détecteur temporel de second ordre de [2] qui se base sur l'estimateur classique de la FAC. Le premier détecteur exploite uniquement la propriété de parcimonie du VAC tandis que le second détecteur exploite en plus de la parcimonie la propriété de symétrie du VAC, lui permettant ainsi d'obtenir de meilleures performances. Ces deux détecteurs outre qu'ils sont aveugles sont plus performants que le détecteur non aveugle de [2] dans le cas d'un faible nombre d'échantillons.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-08-24T15:00:51Z No. of bitstreams: 1 RAISSA BEZERRA ROCHA - TESE (PPgEE) 2017.pdf: 2547994 bytes, checksum: e7533ebc755ba778f971329b75a40ff2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T15:00:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAISSA BEZERRA ROCHA - TESE (PPgEE) 2017.pdf: 2547994 bytes, checksum: e7533ebc755ba778f971329b75a40ff2 (MD5) Previous issue date: 2017-03-20 / CNPq / A busca por novos modelos que representem a biofísica da fonação da voz é importante em aplicações que incluem o processamento do sinal de voz por representar uma ferramenta no conhecimento de característica dos locutores. Esta tese de doutorado apresenta uma nova abordagem para a teoria fonte-filtro de geração de voz, mais precisamente sons sonoros, que realiza a modelagem da voz por meio de três subsistemas independentes: fonte de excitação, trato vocal e radiação dos lábios e narinas. Trata-se de um modelo em que a geração da voz é feita por meio de filtros lineares e invariantes ao deslocamento no tempo e que leva em consideração a física da fonação, a partir da característica cicloestacionária do sinal de voz, proveniente do comportamento de vibração das cordas vocais. É sugerido que a frequência de oscilação das cordas vocais é dada em função da massa e comprimento delas, e que seu valor é alterado principalmente pela tensão longitudinal aplicada a elas. No modelo proposto para geração da voz, o movimento vibratório das cordas vocais é modelado por meio de um de gerador de trem de impulsos cicloestacionário, controlado por um sinal de tensão obtido a partir da forma de onda do sinal de voz. É realizada toda a análise matemática que abrange o novo modelo para a excitação glotal, apresentando-se uma expressão matemática da densidade espectral de potência do sinal que excita a glote, bem como para o sinal de voz, cujos parâmetros podem ser ajustados para emular patologias na glote. Além disso, apresenta-se a análise no domínio da frequência do pulso glotal usado. Para analisar o desempenho do modelo proposto, testes com locução foram realizados e os resultados indicam que o modelo proposto se ajusta bem a geração da voz. / The search for new models that represent the biophysics of voice phonation is important for applications that include voice signal processing because it represents a tool for getting to know the characteristics of the speakers. This doctoral thesis presents a new proposal for the source-filter theory of voice production, more precisely related to voiced sounds, that performs the voice modelling using three independent subsystems: the excitation source, the vocal tract, the lip and nostrils radiation system. It is a proposal for a model to generate voice using linear and time-invariant systems, and takes into account the phonation physics and the cyclestationarity characteristics of the voice signal, related to the vibrational behavior of the vocal cords. The model suggests that the frequency oscillation of the vocal folds is a function of the mass and length, but controlled by the longitudinal tension applied to them. In the proposed voice generation model, the vibratory movement of the vocal cords is modeled by a cyclestationary train of impulses, controlled by a tension signal obtained from the voice signal waveform. A mathematical analysis encompassing the new model for glottal excitation is accomplished by presenting a mathematical expression of the signal power spectral density which excites the glottis, as well as the voice signal, whose parameters can be adjusted to emulate pathologies in the glottis. Moreover, the analysis of the utilized glottal pulse in the frequency domain is presented. To analyze the performance of the proposed model, tests with locutions were done and the results indicate that the proposed model adjusts well to voice generation.

Dans l’industrie de fabrication mécanique et notamment pour l’utilisation des centres d’usinage haute vitesse, la connaissance des propriétés dynamiques du système broche-outil-pièce en opération est d’une grande importance. L’accroissement des performances des machines-outils et des outils de coupe a œuvré au développement de ce procédé compétitif. D’innombrables travaux ont été menés pour accroître les performances et les remarquables avancées dans les matériaux, les revêtements des outils coupants et les lubrifiants ont permis d’accroître considérablement les vitesses de coupe tout en améliorant la qualité de la surface usinée. Cependant, l’utilisation rationnelle de cette technologie est encore fortement pénalisée par les lacunes dans la connaissance de la coupe, que ce soit au niveau microscopique des interactions fines entre l’outil et la matière coupée, aussi bien qu’au niveau macroscopique intégrant le comportement de la cellule élémentaire d’usinage, si bien que le comportement dynamique en coupe garde encore une grande part de questionnement et exige de l’utilisateur un bon niveau de savoir-faire et parfois d’empirisme pour exploiter au mieux les capacités des moyens de production. Le fonctionnement des machines d’usinage engendre des vibrations qui sont souvent la cause des dysfonctionnements et accélère l’usure des composantes mécaniques (roulements) et outils. Ces vibrations sont une image des efforts internes des systèmes, d’où l’intérêt d’analyser les grandeurs mécaniques vibratoires telle que la vitesse ou l’accélération vibratoire. Ces outils sont indispensables pour une maintenance moderne dont l’objectif est de réduire les coûts liés aux pannes / In machining field, chatter phenomenon takes a lot of interest because manufacturing enterprises are turning to the automation system and the development of reliable and robust monitoring system to provide increased productivity, improved part quality and reduced costs. Chatter occurrence has several negatives effects: a) Poor surface quality, b) Unacceptable inaccuracy, c) Excessive noise, d) Machine tool damage, e) Reduced material removal rate, f) Increase costs in terms of production time, g) Waste of material, h) Environmental impact in terms of materials and energy. Moreover, chatter monitoring is not an easy task for various reasons. Firstly, the non linearity of machining processes and the time-varying of systems complicate this task. Secondly, the sensitivity and the dependency of acquired signals from sensors on different factors, such as machining condition, cutting tool geometry and workpiece material. Thirdly, at high rotating speeds, the gyroscopic effects on the spindle dynamics in addition to the centrifugal force on the bearings and thermal effects become more relevant thus affecting the stability of the system. For these reasons, demands for an advanced automatic chatter detection and monitoring system for optimizing and controlling machining processes becomes a topic of enormous interest. Several researches in this field are performed. Advanced monitoring and detection methods are developed mostly relying on time, frequency and time-frequency analysis. In order to detect chatter in milling centers, three new methods are studied and developed using advanced techniques of signal processing and exploiting cyclostationarity property of signals acquired

Les systèmes de communications sans fil ne cessent de se multiplier pour devenir incontournables de nos jours. Cette croissance cause une augmentation de la demande des ressources spectrales, qui sont devenues de plus en plus rares. Afin de résoudre ce problème de pénurie de fréquences, Joseph Mitola III, en 2000, a introduit l'idée de l'allocation dynamique du spectre. Il définit ainsi le terme « Cognitive Radio » (Radio Intelligente), qui est largement pressenti pour être le prochain Big Bang dans les futures communications sans fil [1]. Dans le cadre de ce travail on s'intéresse à la problématique du spectrum sensing qui est la détection de présence des Utilisateurs Primaires dans un spectre sous licence, dans le contexte de la radio intelligente. L'objectif de ce travail est de proposer des méthodes de détection efficaces à faible complexité et/ou à faible temps d'observation et ceci en utilisant le minimum d'information a priori sur le signal à détecter. Dans la première partie on traite le problème de détection d'un signal aléatoire dans le bruit. Deux grandes méthodes de détection sont utilisées : la détection d'énergie ou radiomètre et la détection cyclostationnaire. Dans notre contexte, ces méthodes sont plus complémentaires que concurrentes. Nous proposons une architecture hybride de détection des bandes libres, qui combine la simplicité du radiomètre et la robustesse des détecteurs cyclostationnaires. Deux méthodes de détection sont proposées qui se basent sur cette même architecture. Grâce au caractère adaptatif de l'architecture, la détection évolue au cours du temps pour tendre vers la complexité du détecteur d'énergie avec des performances proches du détecteur cyclostationnaire ou du radiomètre selon la méthode utilisée et l'environnement de travail. Dans un second temps on exploite la propriété parcimonieuse de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique (FAC) pour proposer un nouvel estimateur aveugle qui se base sur le compressed sensing afin d'estimer le Vecteur d'Autocorrelation Cyclique (VAC), qui est un vecteur particulier de la Fonction d'Autocorrelation Cyclique pour un délai fixe. On montre par simulation que ce nouvel estimateur donne de meilleures performances que celles obtenues avec l'estimateur classique, qui est non aveugle et ceci dans les mêmes conditions et en utilisant le même nombre d'échantillons. On utilise l'estimateur proposé, pour proposer deux détecteurs aveugles utilisant moins d'échantillons que nécessite le détecteur temporel de second ordre de [2] qui se base sur l'estimateur classique de la FAC. Le premier détecteur exploite uniquement la propriété de parcimonie du VAC tandis que le second détecteur exploite en plus de la parcimonie la propriété de symétrie du VAC, lui permettant ainsi d'obtenir de meilleures performances. Ces deux détecteurs outre qu'ils sont aveugles sont plus performants que le détecteur non aveugle de [2] dans le cas d'un faible nombre d'échantillons. / The wireless communications systems continue to grow and has become very essential nowadays. This growth causes an increase in the demand of spectrum resources, which have become more and more scarce. To solve this problem of spectrum scarcity, Joseph Mitola III, in the year 2000, introduced the idea of dynamic spectrum allocation. Mitola defines the term “Cognitive Radio”, which is widely expected to be the next Big Bang in wireless communications [1]. In this work we focus on the problem of spectrum sensing which is the detection of the presence of primary users in licensed spectrum, in the context of cognitive radio. The objective of this work is to propose effective detection methods at low-complexity and/or using short observation time, using minimal a priori information about the signal to be detected. In the first part of this work we deal with the problem of detecting a random signal in noise. Two main methods of detection are used: energy detection or radiometer and cyclostationary detection. In our context, these methods are more complementary than competitive. We propose a hybrid architecture for detecting free bands, which combines the simplicity of the radiometer and the robustness of the cyclostationary detection. Two detection methods are proposed that are based on this same hybrid architecture. Thanks to the adaptive nature of the architecture, the complexity of the detector decreases over time to tend to the one of an energy detector with close performance to the cyclostationary detector or to the performance of a radiometer, depending on the used method and on the working environment. In the second part of this work we exploit the sparse property of the Cyclic Autocorrelation Function (CAF) to propose a new blind estimator based on compressed sensing that estimates the Cyclic Autocorrelation Vector (CAV) which is a particular vector of the CAF for a given lag. It is shown by simulation that this new estimator gives better performances than those obtained with the classical estimator, which is non-blind, under the same conditions and using the same number of samples. Using the new estimator, we propose two blind detectors that require fewer samples than the second order time domain detector of [2] which is based on the classical estimator of the CAF. The first detector uses only the sparse property of the CAV while the second detector exploits the symmetry property of the CAV in addition to its sparse property, resulting in better performances. Both detectors, although they are blind, are more efficient than the non-blind detector of [2] in the case of a small number of samples.

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