National audienceOn souhaite reconstruire en ligne un signal à échantillons manquants. Lorsque la perte est élevée les méthodes existantes peuvent conduire à l'identifcation de modèles instables. Nous proposons, à notre connaissance, le premier algorithme qui permet le traitement en ligne des signaux à échantillons manquants utilisant la structure en treillis du filtre. La robustesse à un fort taux de perte et la stabilité du modèle ainsi identifié sont garanties. Les performances de ce nouvel algorithme dépassent celles des algorithmes existants et ce d'autant plus que la probabilité de perte est forte
Cet article met l'accent sur certains problèmes survenant lors de l'identification de modèles paramé...
La modélisation d'une série temporelle, ou d'un signal, par un modèle autorégressif (AR) a reçu ces ...
Colloque avec actes et comité de lecture. Internationale.International audienceDans le cadre des tra...
National audienceOn souhaite reconstruire en ligne un signal à échantillons manquants. Lorsque la pe...
Dans ce papier nous commençons par présenter un problème concret qui se pose en transmission de donn...
Les algorithmes appris issus d’algorithmes d’apprentissage sont de plus en plus utilisés en pratique...
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Cette thèse est dédiée au problème de la détection et de l'estimation d'une succession de chocs dans...
International audienceDans un contexte non-coopératif, le récepteur doit être capable d'identifier e...
International audienceDans un contexte non-coopératif, le récepteur doit être capable d'identifier e...
International audienceDans un contexte non-coopératif, le récepteur doit être capable d'identifier e...
National audienceSee http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/59/27/80/ANNEX/r_OOA5W46J.pd
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