SEPARATION AVEUGLE DE SOURCES POUR DES MELANGES INSTANTANES : UN ALGORITHME AMELIORE
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Séparation aveugle de sources، Mélange instantané، Cumulants، Indépendance statistiqueالملخص
La restitution des entrées et /ou la fonction de transfert inconnues d’un system, à partir seulement de ses sorties observées, est l’objet de la séparation aveugle de sources. Plusieurs approches ont été proposés, mais qui partagent toutes la même condition de séparabilité :l’indépendance statistique des signaux sources.
Dans leur algorithme, H-L Nguyen Thi et C. Jutten proposent une solution au problème, basés sur l’annulation des cumulants d’ordre 4 d’une structure récursive. Cependant, leur choix d’une architecture récursive et l’utilisation des cumulants Cum22, conduisent à un ralentissement de la convergence et à une accumulation de l’erreur. Nous proposons dans cet article, un nouvel algorithme adaptatif basé sur l’annulation des
cumulants d’ordre 4 d’une structure directe. Les résultats expérimentaux obtenus, pour des mélanges instantanés de signaux sources, montrent que l’algorithme proposé améliore la vitesse et la précision de convergence, comparativement à l’algorithme bien connu de H-L Nguyen Thi et C. Jutten.
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