Signal separation in convolutive mixtures : contributions to blind separation of sparse sources and adaptive subtraction of seismic multiples

Résumé : La s?paration de signaux corr?l?s ? partir de leurs combinaisons lin?aires est une t?che difficile et poss?de plusieurs applications en traitement du signal. Nous ?tudions deux probl?mes, ? savoir la s?paration aveugle de sources parcimonieuses et le filtrage adaptatif des r?flexions multiples en acquisition sismique. Un int?r?t particulier est port? sur les m?langes convolutifs : pour ces deux probl?mes, des filtres ? r?ponses impulsionnelles finies peuvent ?tre estim?s afin de r?cup?rer les signaux d?sir?s.Pour les mod?les de m?lange instantan?s et convolutifs, nous donnons les conditions n?cessaires et suffisantes pour l'extraction et la s?paration exactes de sources parcimonieuses en utilisant la pseudo-norme L0 comme une fonction de contraste. Des ?quivalences entre l'analyse en composantes parcimonieuses et l'analyse en composantes disjointes sont examin?es.Pour la soustraction adaptative des r?flexions sismiques, nous discutons les limites des m?thodes bas?es sur l'analyse en composantes ind?pendantes et nous soulignons l'?quivalence avec les m?thodes bas?es sur les normes Lp. Nous examinons de quelle mani?re les param?tres de r?gularisation peuvent ?tre plus d?cisifs pour l'estimation des primaires. Enfin, nous proposons une am?lioration de la robustesse de la soustraction adaptative en estimant les filtres adaptatifs directement dans le domaine des curvelets. Les co?ts en calcul et en m?moire peuvent ?tre att?nu?s par l'utilisation de la transform?e en curvelet discr?te et uniforme.
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Thèse
Earth Sciences. PSL Research University, 2016. English. 〈NNT : 2016PSLEM093〉
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Soumis le : mercredi 9 mai 2018 - 14:29:06
Dernière modification le : mardi 13 novembre 2018 - 17:00:39
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Yves-Marie Batany. Signal separation in convolutive mixtures : contributions to blind separation of sparse sources and adaptive subtraction of seismic multiples. Earth Sciences. PSL Research University, 2016. English. 〈NNT : 2016PSLEM093〉. 〈tel-01788820〉

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