Schoobrary رجوع
العودة إلى البحث
ماستر (LMD) الفرنسية 2020 052449b7-f099-4f2e-aca7-bd8a58528376

Séparation Aveugle de Signaux Audio en Utilisant les Statistique D'ordre Supérieur

قديري وهيبة, Ali Khalfa , خناش بشرى

كلية التكنولوجيا-جامعة محمد بوضياف - المسيلة · الجزائر

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

La Séparation Aveugle de Sources (SAS) est un sujet de grand intérêt dans le domaine du traitement du signal qui a été très investi au cours de la dernière décennie. La séparation aveugle de source (BSS) consiste à récupérer des signaux de source inconnus uniquement à partir des mélanges observés, mot aveugle signifie on n’a pas besoin d’information sur les signaux source original sauf leurs indépendances statiques.L'objectif de cette mémoire est de exploiter des algorithmes de la SAS. Ces algorithmes seront ensuite simulé en comparant leurs performances en s’appuyant sur un ensemble d’expériences de séparation aveugle de mélanges instantanés de sources de signaux audio,ces méthodes sont ICA,INFOMAX,JADE, où nous présentons les résultats de simulation ainsi que les critères de performance de chaque méthode.Blind Source Separation (SAS) is a subject of great interest in the field of signal processing which has been heavily invested in the last decade. Blind Source Separation (BSS) consists of recovering unknown source signals only from the observed mixtures, word blind means no information is needed on the original source signals except their static independence.The purpose of this memory is to use SAS algorithms. These algorithms will then be simulated by comparing their performance based on a set of blind separation experiments of instantaneous mixtures of audio signal sources, these methods are FAST ICA, INFOMAX, JADE, where we present the simulation results as well as the performance criteria for each method.يعتبر فصل المصادر العمياء (SAS) موضوعا ذا اهمية كبيرة في مجال معالجة الاشارات والذي تم استثماره بشكل كبيرفي العقد الماضي .يتكون فصل المصدر الاعمى (BSS) من استعادة إشارات المصدر الغير معروفة فقط من الخلائط المرصودة . وتعنيعمياء عدم الحاجة الى معلومات عن إشارات المصدر الأصلي باستثناء استقلالها الثابت .الغرض من هذه المذكرة هو استخدام خوارزميات (SAS) .سيتم بعد ذلك محاكاة هذه الخوارزميات من خلال مقارنة ادائهابناء على مجموعة من تجارب الفصل الاعمى لمخاليط فوريه من مصادر الاشارات الصوتية .وهذه الطرق هي ICAو INFOMAX و JADE . حيث نقدم نتائج المحاكاة بالإضافة الى معايير الاداء لكل طريقة .

التعريف والنوع

رقم الوثيقة
052449b7-f099-4f2e-aca7-bd8a58528376
رقم العقد
0
نوع الوسائط
Crawler
نوع المحتوى
الرسائل العلمية
صيغة المصدر
ماستر (LMD)
نوع الملف
pdf text
أسماء الملفات
2064783_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين
[{"name_ar":" قديري وهيبة","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Ali Khalfa ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"خناش بشرى ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]
اللغة
French

المصدر والدورية

اسم المصدر
Séparation Aveugle de Signaux Audio en Utilisant les Statistique D'ordre Supérieur

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات
0

إشراف وإعداد

الإشراف
Ali Khalfa
الإعداد
قديري وهيبة, خناش بشرى

الاقتباسات الببليوغرافية

APA

قديري وهيبة،Ali Khalfa و خناش بشرى . (2020). Séparation Aveugle de Signaux Audio en Utilisant les Statistique D'ordre Supérieur. أطروحة(ماستر (LMD)). كلية التكنولوجيا-جامعة محمد بوضياف - المسيلة. الجزائر.

MLA

قديري وهيبة،Ali Khalfa و خناش بشرى . Séparation Aveugle de Signaux Audio en Utilisant les Statistique D'ordre Supérieur. 2020. كلية التكنولوجيا-جامعة محمد بوضياف - المسيلة، ماستر (LMD).