Dans le cadre de cette thèse on s'est intéressé à l'étude, par simulation, du fonctionnement des systèmes électriques en régime non-sinusoïdal, ainsi qu'aux effets de la pollution harmonique sur les éléments du système. Nous avons tout d'abord révisé les principaux paramètres du régime non-sinusoïdal (en proposant en complément les facteurs de distorsion intégratifs et dérivatifs) et la théorie de la puissance. Ensuite nous avons étudié la modélisation des principaux types de sources d'harmoniques, en adaptant des modèles existants ou en développant de nouveaux (pour les convertisseurs et les TCRs). Nous avons continué avec les éléments linéaires en choisissant parmi leurs modèles ceux appropriés à l'étude du régime non-sinusoïdal ou en proposant des modèles personnels, comme pour les transformateurs de puissance. On a toujours mis en évidence la caractéristique fréquentielle des paramètres des modèles. Après avoir évalué les principes potentiellement utilisables pour la modélisation du fonctionnement du système en régime non-sinusoïdal, nous avons choisi l'analyse harmonique itérative pour des études localisées, dont nous avons amélioré la convergence. Pour les études portant sur l'ensemble du système, nous avons développé un logiciel reposant sur la méthode dichotomique et la représentation hybride (temporelle et fréquentielle) des éléments non-linéaires. Les résultats des simulations réalisées dans le réseau IEEE 14 noeuds modifié, ont été utilisés dans l'analyse des interactions entre les sources harmoniques (principalement à l'aide de la puissance harmonique active totale). Dans la dernière partie, nous avons étudié les principaux types d'effets de la pollution harmonique et nous les avons détaillé pour différentes composantes du système.

La modélisation sinusoïdale du signal de parole est usuellement définie à « court terme », c'est-à-dire sur des trames successives de signal d'une durée de l'ordre de 10 à 30 ms. Cette thèse apporte une contribution nouvelle à ce domaine en ajoutant à ce niveau traditionnel de modélisation spectrale un niveau supplémentaire le long de l'axe temporel : on cherche à modéliser les trajectoires de paramètres sinusoïdaux (amplitudes et phases) sur des durées significativement plus longues que celles des trames à court terme (typiquement plusieurs centaines de ms ; on considère dans cette thèse des sections de parole continûment voisées). Nous proposons pour cela d'utiliser différents modèles à long terme à base de fonctions en cosinus discrets et de fonctions polynomiales. L'ajustement des trajectoires est réalisé par une régression au sens des moindres carrés pondérés, les poids de la régression étant déterminés par des critères perceptifs adaptés au traitement à long terme. Pour cette tâche, une série d'algorithmes itératifs est proposée et testée. L'approche à long terme se révèle à la fois efficace et parcimonieuse pour décrire la dynamique des signaux de parole voisés.

Ce mémoire concerne la construction et l'analyse d'estimateurs robustes pour le calcul numérique des dérivés de signaux bruités et des paramètres de signaux sinusoïdaux bruités. Ces estimateurs, originalement introduits par Fliess, Mboup et Sira Ramirez, sont actuellement étudiés au sein de l'équipe projet NON-A de l'INRIA Lille Nord Europe. Pour une classe d'entre eux, nous les obtenons à partir de la réécriture dans le domaine opérationnel de Laplace des équations différentielles linéaires des signaux analysés. Par des manipulations algébriques simples dans l'anneau R(s)[d/ds] des polynômes différentiels en d/ds à coefficients rationnels en la variable opérationnelle s, nous montrons que ces estimateurs sont non-asymptotiques et que les estimations numériques obtenues, même en présence de bruits, sont robustes pour un faible nombre d'échantillons des signaux. Nous montrons, de plus, que ces propriétés sont vérifiées pour une large classe de type de bruits. Ces estimateurs exprimés dans le domaine temporel s'écrivent en général via des fractions d'intégrales itérées des signaux analysés. Dans la première partie du mémoire, nous étudions des familles d'estimateurs de dérivées obtenus par ces méthodes algébriques. Nous montrons que pour une classe d'entre eux, il est possible de les formuler directement en tronquant une série orthogonale de polynômes de Jacobi. Cette considération nous permet alors d'étendre à IR le domaine de définition des paramètres de ces estimateurs. Nous analysons ensuite l'influence de ces paramètres étendus sur l'erreur de troncature, qui produit un retard d'estimation dans le cas causal, puis sur l'erreur due aux bruits, considérés comme des processus stochastiques, et enfin sur l'erreur numérique de discrétisation des intégrales. Ainsi, nous montrons comment réduire le retard d'estimation et l'effet du aux bruits. Une validation de cette approche est réalisée par la construction d'un observateur non asymptotique de variables d'état d'un système non linéaire. Dans la deuxième partie de ce mémoire, nous construisons par cette approche algébrique des estimateurs des paramètres d'un signal sinusoïdal bruité dont l'amplitude varie avec le temps. Nous montrons que les méthodes classiques de fonctions modulatrices sont un cas particulier de cette approche. Nous étudions ensuite l'influence des paramètres algébriques sur l'erreur d'estimation due au bruit et l'erreur numérique d'intégration. Des majorations de ces erreurs sont données pour une classe d'estimateurs. Finalement, une comparaison entre ces estimateurs et la méthode classique de détection synchrone est réalisée pour démontrer l'efficacité de notre approche sur ce type de signaux.

En traitement du signal audio, l'analyse est une étape essentielle permettant de comprendre et d'interagir avec les signaux existants. En effet, la qualité des signaux obtenus par transformation ou par synthèse des paramètres estimés dépend de la précision des estimateurs utilisés. Cependant, des limitations théoriques existent et démontrent que la qualité maximale pouvant être atteinte avec une approche classique peut s'avérer insuffisante dans les applications les plus exigeantes (e.g. écoute active de la musique). Le travail présenté dans cette thèse revisite certains problèmes d'analyse usuels tels que l'analyse spectrale, la transcription automatique et la séparation de sources en utilisant une approche dite "informée". Cette nouvelle approche exploite la configuration des studios de musique actuels qui maîtrisent la chaîne de traitement avant l'étape de création du mélange. Dans les solutions proposées, de l'information complémentaire minimale calculée est transmise en même temps que le signal de mélange afin de permettre certaines transformations sur celui-ci tout en garantissant le niveau de qualité. Lorsqu'une compatibilité avec les formats audio existants est nécessaire, cette information est cachée à l'intérieur du mélange lui-même de manière inaudible grâce au tatouage audionumérique. Ce travail de thèse présente de nombreux aspects théoriques et pratiques dans lesquels nous montrons que la combinaison d'un estimateur avec de l'information complémentaire permet d'améliorer les performances des approches usuelles telles que l'estimation non informée ou le codage pur.