Using fractals to model one-dimensional signals

Les Systèmes de Fonctions d'Itération (SFI) sont actuellement à l'étude comme une nouvelle approche pour modéliser le signal. Utilisant seulement quelques paramètres, un système de fonctions d'itération est capable de produire une large variété de fonctions compliquées, tel que les fonctions fractales, qui ont une propriété d'auto-ressemblance. Dans l'espoir d'obtenir des taux de compression de donnée très élevés dans la représentation du signal à temps discret, tel que la parole et l'image, la recherche s'oriente actuellement vers le problème inverse de la détermination des paramètres nécessaires a la SFI pour modéliser une fonction donnée. Dans cet article, nous décrivons les résultats récents obtenus par nous dans l'application du SFI à l'analyse et à la synthèse des signaux à temps discret