Academic literature on the topic 'Ondes sonores – Détection du signal'

Ce travail a pour but de résoudre un problème de reconnaissance de formes de signaux. Les signaux sont des formes structurées qui sont étiquetés par des noms de classe : A ou B. Dans chaque classe, on remarque que presque tous les signaux se ressemblent et d'autre part ils se distinguent des signaux des autres classes. Après un apprentissage un individu est capable d'assigner un signal quelconque à une classe de référence. Le but du système est d'obtenir des résultats comparables à ceux obtenus par l'apprentissage humain et la classification visuelle pour une application donnée. Notre approche considère une représentation logique. Après avoir vu un certain nombre d'exemples de chaque classe, l'individu est capable de classer d'autres signaux sans information supplémentaire. Les règles qui lui permettent de faire la classification sont liées aux positions relatives des pics et des vallées, seuls certains pics et certaines vallées sont considérés comme pertinents pour la structure. On décrit un signal par un ensemble de variables logiques associées à ces règles. La description de chaque classe à partir d'un exemple d'exemples et de contre-exemples, cette description doit indiquer à la fois la position et les relations des extrema qui sont pertinents. La reconnaissance est faite en comparant à un signal inconnu à chaque modèle, i. E. à chaque description de classes. L'analyseur peut traiter des données bruitées et ambigües, il est guidé par le modèle et est lié à des procédures de traitement du signal qui peuvent appliquer une suite de transformations au signal d'entrée. On transforme le signal d'entrée jusqu'à ce qu'il vérifie les relations des modèles, on associe des coûts à ces transformations. Pour chaque modèle, il existe un grand nombre de transformations possibles du signal. On utilise un algorithme de recherche arborescente qui nous permet d'obtenir la séquence des transformations ayant un coût minimum. La comparaison des meilleurs coûts pour chaque modèle est utilisée pour la décision finale. Les données utilisées comme application sont des signaux acoustiques enregistrés pendant l'ébullition du sodium
This work concerns a waveform recognition problem. The waveforms are structured patterns which are labelled by a class name : A or B. Within each class, almost all the waveforms look alike and differ from the waveforms of the other class. After being trained, people are able to assign an unknown waveform to a reference class. The goal of the recognition system is to compete with human learning and visual classification for a specific application. Our approach employs a logical representation. After seeing several examples of each class, the subject is able to classify other waveforms without further instruction. He describes the rules for this interpretation as relying upon relative positions between peaks and valleys ; only some peaks and valleys of the whole waveform are considered to be relevant to the structure. A signal is described by a set of logical variables associated to these rules. The description of each class is inferred with a generalisation rule from a set of examples and a set of counter examples. The logical class description must indicate both the location and the relationships among the relevant peaks and valleys. Recognition is achieved by comparing the unknown waveform to each mode, i. E. Each class description. Noisy and ambiguous data can be encountered during the analysis. The analyser is model-driven and linked to a signal processor which applies a sequence of transformations to the input waveform until it obtains an exact match between the input and one of the models. The se transformations are associated with costs. For each model, many sequences of transformation will lead to an exact match. The search for the best sequence of transformations is implemented using and ordered search strategy in a graph. The comparison of the costs of the best match for each model is used for the final decision. Data used as application are samples of acoustic signal during sodium ebullition

Le but de cette thèse est de montrer qu'il est possible d'utiliser des traitements numériques de données de sonars latéraux pour améliorer leur interprétation et permettre une reconnaissance acoustique des fonds. Deux approches différentes du problème sont envisagées. Le double aspect de la rétrodiffusion est pris en compte dans chaque cas, car elles font intervenir des facteurs dépendant à la fois de la nature du fond et de son état de surface. Dans la première approche, à partir de l'analyse de la forme des densités de probabilité des fluctuations d'amplitude du signal rétrodiffusé, nous pouvons introduire des paramètres quantifiables qui en incluant certaines hypothèses, sont directement reliés à la rugosité du fond. Les lois expérimentales sont ajustées par des lois théoriques. La deuxième approche, basée sur des techniques de traitement de l'image, fait intervenir des matrices de co-occurrence de niveaux de gris. A partir de cette étude statistique des images, une méthode de segmentation, liée à la connaissance de zones de référence obtenues in situ, est proposée
The aim of this thesis is to show how computer-aided techniques could be applied to improve the interpretation of the data of side scan sonar and acoustical recognition of the seabed. Two different methods will be exposed. In both case, we take account of the duality of the backscattering characteristics which depend on the nature and the surface conditions. In the first method, the analysis of the shape of the probability density curve of bottom reverberation, can provide us measurements which, by including some assumptions, are intimately related to the surface roughness. We estimate the probability density curve with theorical probability density functions. The second method, which is based on digital image processing, use grey level dependency matrices. This statistical analysis of the image texture provide us segmentators to subdivide the image in "homogeneous" area and the recognition can be done by the knowledge of a reference area taken in situ

Le sujet de cette ihèse s'inscrit dans le cadre du projet international Antares dont l'objectif est la construction d'un télescope à neutrînos situé dans un environnement marin au large de Toulon, A de fortes profondeurs, un neutrino a d'autant plus de chance de rentrer en collision avec une molécule d'eau, générant ainsi une réaction en chaîne générant un flash lumineux et une onde sonore. L'objectif de cette thèse est d'étudier cette onde sonore en vue de développer un système capable de détecter le front d'onde correspondant et d'estimer la direction originelle du neutrino. Dans un premier temps, l'étude se porte sur le signal acoustique. Deux descriptions issues de la littérature et de récents travaux effectués au CPPM sont confrontées et aboutissent à une modélisation mathématique du signal et du front d'onde.
Dans un second temps, plusieurs méthodes de détection sont étudiées, de la plus classique (étude du rapport de vraisemblance} à des méthodes plus récente (filtrage adapté, classification, etc.). La comparaison expérimentale en situation semi-réelle de celles-ci aboutit au choix de la méthode de détection suivante : le FASE (Filtrage Adapté Stochastique Etendu). Enfin, la position et la direction du neutrino sont estimés par un algorithme dérivé de Gauss-Newton, Cet estimateur se base sur la modélisation du déplacement du front d'onde acoustique et sur les informations temporelles de détection fournies par les hydrophones du télescope. De nombreuses configurations sont testées et les performances du système sont évaluées. Une structure d'hydrophone est proposée et une simulation dite « globale » finalisent cette thèse. Dans celle-ci, les étapes de détection et d'estimation sont basées sur les résultats obtenus précédemment. Les bruits de mer sont des bruits réels issus de campagnes de mesure et les résultats obtenus valident les travaux de cette thèse.

L’objectif de ces travaux de thèse est de proposer une approche de conception d’antenne pour de la localisation de sources acoustiques aériennes ou sous-marines. Dans un premier temps, nous verrons comment décrire la propagation des ondes émises par les sources. Puis nous dresserons les différentes méthodes permettant d’estimer les positions des sources à partir des mesures acquises par les capteurs et du modèle de propagation. Le travail bibliographique sur le domaine de la localisation de sources acoustiques mettra en évidence l’importance des positions des capteurs dans les performances des estimateurs de positions de sources. Cela amènera donc à un second travail bibliographique sur la conception d’antenne, et plus précisément sur la sélection de positions de capteurs. L’état de l’art sur les méthodes de conception d’antenne nous permettra de proposer la méthode suivante : une sélection séquentielle bayésienne orientée par les données. Cette approche prend en compte l’information contenue dans les mesures acquises précédemment dans l’antenne pré-conçue, afin de sélectionner les futurs capteurs. L’application de cette approche est innovante dans un contexte de localisation de sources acoustiques. Dans un deuxième temps, des premiers résultats réalisés sur données synthétiques s’avèrent prometteurs quant à l’application de cette approche dans un cadre de localisation de sources acoustiques sous-marines. Les analyses fournies dans ce manuscrit permettront de juger la pertinence de cette approche dans le contexte testé, ainsi que d’évaluer et de comparer la performance de cette conception d’antenne par rapport à la littérature. Pour finir, nous appliquerons cette approche sur des données réelles provenant d’une expérience mise en place lors de la thèse. Le milieu de propagation sera aérien dans une salle fermée réverbérante avec un grand nombre de capteurs disponibles. Acquérir des données réelles permettront, en plus de l’évaluation des performances de notre approche, de fournir une nouvelle conception d’antenne. Celle-ci est conçue à partir de données synthétiques et est appliquée ensuite sur les données réelles
The objective of this thesis work is to propose an approach of array design for the localization of aerial or underwater acoustic sources. First, we will see how to describe the propagation of waves emitted by the sources. Then we will draw up the different methods allowing to estimate the positions of the sources from the measurements acquired by the sensors and from the propagation model. The bibliographic work on the field of acoustic source localization will highlight the importance of the sensors’ positions in the performance of the source position estimators. This will lead to a second bibliographic work on antenna design, and more precisely on the selection of sensor positions. The state of the art on antenna design methods will allow us to propose the following method: a sequential Bayesian data-driven selection. This approach takes into account the information contained in the measurements previously acquired in the pre-designed antenna, in order to select the future sensors. The application of this approach is innovative in the context of acoustic source localization. In a second step, first results realized on synthetic data prove to be promising for the application of this approach in an underwater acoustic source localization context. The analyses provided in this manuscript will allow to judge the relevance of this approach in the tested context, as well as to evaluate and compare the performance of this antenna design with the literature. Finally, we will apply this approach on real data from an experiment set up during the thesis. The propagation environment will be aerial in a closed reverberant room with a large number of available sensors. Acquiring real data will allow, in addition to evaluating the performance of our approach, to provide a new antenna design. This is designed from synthetic data and then applied to real data

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2016
Ce mémoire présente deux algorithmes qui ont pour but d’améliorer la précision de l’estimation de la direction d’arrivée de sources sonores et de leurs échos. Le premier algorithme, qui s’appelle la méthode par élimination des sources, permet d’améliorer l’estimation de la direction d’arrivée d’échos qui sont noyés dans le bruit. Le second, qui s’appelle Multiple Signal Classification à focalisation de phase, utilise l’information dans la phase à chaque fréquence pour déterminer la direction d’arrivée de sources à large bande. La combinaison de ces deux algorithmes permet de localiser des échos dont la puissance est de -17 dB par rapport à la source principale, jusqu’à un rapport échoà- bruit de -15 dB. Ce mémoire présente aussi des mesures expérimentales qui viennent confirmer les résultats obtenus lors de simulations.
This memoir presents two algorithms which goal is to determine the direction of arrival of wideband acoustic sources. The first algorithm, called Source Elimination Method, eliminate the contribution of every source from the covariance matrix to improve the estimation of the direction of arrival estimate of echoes in a low echo-to-noise ratio. The second algorithm, called Multiple Signal Classification with Phase Focalisation, uses the information contained in the phase of every frequency to find the direction of arrival of wideband sources. The combination of the two algorithm permits to find the direction of arrival of two echoes, which power is - 17 dB compared to the main source, up to an echo to noise ratio of -15 dB. Experimental results confirming the precision of these algorithm are presented.

La problématique considérée concerne l'étude de séquences multimédia constituées d'images et de sons dont il s'agit d'étudier les corrélations de manière à aider à la compréhension de l'origine des bruits. L'analyse des séquences d'images consiste à suivre les objets en mouvement de manière à permettre leur étude. Une méthode générique, reposant sur une combinaison de suivi de régions et de contours, et une méthode adaptée aux objets homogènes, reposant sur la théorie des ensembles de niveaux, sont proposées. L'analyse des données sonores consiste en l'élaboration d'un système d'identification reposant sur des données sonores consiste en l'élaboration d'un système d'identification reposant sur l'étude de la structure des signaux grâce à des codages adaptés et à leur modélisation par les lois de Zipf. Ces méthodes ont été évaluées sur des séquences acoustico-radiologiques dans le cadre de l'étude de la pathologie du reflux gastro-oesophagien, en collaboration avec l'équipe Acoustique et Motricité Digestive de l'Université de Tours
The work deals with the study of multimedia sequences containing images and sounds. The analysis of images sequences consists in the tracking of moving objects in order to allow the study of their properties. The investigations have to enable the understanding of sounds when correlated to events in the image sequence. One generic method, based on the combination of regions and contours tracking, and one method adapted to homogeneous objects, based on level set theory, are proposed. The analysis of audio data consists in the development of an identification system based on the study of the structure of signals thanks to their coding and Zipf laws modeling. These methods have been evaluated on medical sequences within the framework of the gastro-oesophageal reflux pathology study, in collaboration with the Acoustique et Motricité Digestive research team of the University of Tours

Ce travail concerne la segmentation et l'indexation des signaux sonores musicaux. Trois niveaux de segmentation interdépendants sont définis, correspondant chacun à un niveau de description du son différent.


1) Le premier niveau de segmentation, appelé << sources >>, concerne la distinction entre la parole et la musique. Les sons considérés peuvent provenir par exemple de bandes-son de films ou d'émissions radiophoniques.

Des fonctions d'observation sont étudiées, qui ont pour objectif de mettre en évidence les propriétés différentes du signal de parole et du signal de musique. Plusieurs méthodes de classification ont été étudiées. Les performances du système avec des signaux réels sont discutées.


2) Le deuxième niveau de segmentation, appelé << caractéristiques >>, concerne ce type d'index : silence/son, voisé/non voisé, harmonique/inharmonique, monophonique/polyphonique, avec vibrato/sans vibrato, avec trémolo/sans trémolo. La plupart de ces caractéristiques donnent lieu à des fonctions d'observation utilisées par le troisième niveau de segmentation.

La détection du vibrato, l'estimation de ses paramètres (fréquence et amplitude) et sa suppression du trajet de la fondamentale ont été particulièrement étudiées. Un ensemble de techniques sont décrites. Les performances de ces techniques avec des sons réels sont discutées.

Le vibrato est supprimé du trajet de la fondamentale original afin d'obtenir une ligne mélodique << lissée >>. Alors, ce nouveau trajet de la fondamentale peut être utilisé pour la segmentation en notes (troisième niveau de segmentation) des extraits musicaux, et peut aussi être utilisé pour des modifications de ces sons.

La détection du vibrato est opérée seulement si, lors du premier niveau de segmentation, c'est la source << musique >> qui a été détectée.


3) Le troisième niveau de segmentation concerne la segmentation en << notes ou en phones ou plus généralement en parties stables >>, suivant la nature du son considéré : instrumental, voix chantée, parole, son percussif...

L'analyse est composée de quatre étapes. La première consiste à extraire un grand nombre de fonctions d'observation. Une fonction d'observation est d'autant plus appropriée qu'elle présente des pics grands et fins quand des transitions surviennent et que sa moyenne et sa variance restent petites pendant les zones stables. Trois types de transitions existent : celles en fréquence fondamentale, celles en énergie et celles en contenu spectral. En deuxième lieu, chaque fonction d'observation est automatiquement seuillée. En troisième lieu, une fonction de décision finale, correspondant aux marques de segmentation, est construite à partir des fonctions d'observation seuillées. Finalement, pour les sons monophoniques et harmoniques, la transcription automatique est effectuée. Les performances du système avec des sons réels sont discutées.


Les données obtenues pour un certain niveau de segmentation sont utilisées par les niveaux de segmentation de numéro d'ordre supérieurs afin d'améliorer leurs performances.

La longueur des segments donnés par le niveau de segmentation en << sources >> peut être de quelques minutes. La longueur des segments donnés par le niveau de segmentation en << caractéristiques >> est communément plus petite : elle est disons de l'ordre de quelques dizaines de secondes. La longueur des segments donnés par le niveau de segmentation en << zones stables >> est le plus souvent inférieure à une seconde.

Ces travaux concernent l'étude des micro-capteurs à ondes de Love, aussi bien d'un point de vue théorique qu'expérimental. La résolution analytique des équations de propagation dans la structure multicouche à ondes de Love a permis l'étude des propriétés de ces ondes et la définition de dispositifs optimisés vis-à-vis de la sensibilité gravimétrique. L'influence des paramètres de la structure et de la couche sensible sur cette sensibilité a été modélisée. Des prototypes réalisés suivant les caractéristiques optimales ont été testés en milieu gazeux. Des composés organophosphorés ont été détectés avec une très bonne sensibilité, compatible avec l'application visée. L'étude des différents mécanismes mis en jeu lors de la détection a été abordée.

Pour sécuriser les lieux publics, il devient nécessaire de pouvoir détecter les explosifs et autres objets non métalliques dangereux. Nous utilisons des ondes millimétriques (10-40 GHz) pour lesquelles les vêtements sont transparents. Dans un premier temps, nous avons validé l’utilisation de la polarisation pour une telle détection à travers deux dispositifs. L'un s'appuie sur la rotation d'un analyseur, et l'autre sur la rotation d'une lame biréfringente couplée à un balayage en fréquence. Nous avons ensuite développé une méthode de détection simple dans sa réalisation. Elle permet de réaliser un détecteur multipoint à partir d'une cavité, d'une source, d'un récepteur et d'un système de brassage de modes. L'une des parois de cette cavité est couverte d'antennes afin d'assurer la liaison avec l'environnement extérieur. Le traitement des données fournies par le détecteur occupe une place centrale dans la détection qui s'appuie sur la puissance de calcul des ordinateurs modernes.

En zone de résonance, la réponse d’une cible radar à une onde électromagnétique large bande présente des singularités appelées pôles de résonance. Ces pôles de résonance sont intrinsèques à chaque objet et peuvent, par conséquent, être utilisés dans un processus d’identification. Sont étudiées dans cette thèse : une analyse du caractère résonant des objets à partir du facteur de qualité, une procédure de sélection des pôles de résonance qui suffisent pour caractériser un objet, la détermination des dimensions caractéristiques d’objets à partir des pôles de résonance, la caractérisation de cibles diélectriques, etc
In resonance region, the radar scattering response of any object can be modelled by poles of resonance. The mapping of these poles in the complex plane gives useful information for the discrimination of a radar target, as its general shape, its characteristic dimension and its constitution. This thesis presents several studies such as: an analysis of the resonant behaviour of targets with the quality factor, a procedure for selecting the poles that actually contribute to the scattering response, the determination of characteristic dimensions of targets with the resonance poles, the characterisation of dielectric targets, etc