Analyse des signaux AM-FM basée sur une version B-splines de l'EMD-ESA

In this paper a signal analysis framework for estimating time-varying amplitude and frequency functions of multicomponent amplitude and frequency modulated (AM–FM) signals is introduced. This framework is based on local and non-linear approaches, namely Energy Separation Algorithm (ESA) and Empirical Mode Decomposition (EMD). Conjunction of Discrete ESA (DESA) and EMD is called EMD–DESA. A new modified version of EMD where smoothing instead of an interpolation to construct the upper and lower envelopes of the signal is introduced. Since extracted IMFs are represented in terms of B-spline (BS) expansions, a closed formula of ESA robust against noise is used. Instantaneous Frequency (IF) and Instantaneous Amplitude (IA) estimates of a multi- component AM–FM signal, corrupted with additive white Gaussian noise of varying SNRs, are analyzed and results compared to ESA, DESA and Hilbert transform-based algorithms. SNR and MSE are used as figures of merit. Regularized BS version of EMD– ESA performs reasonably better in separating IA and IF components compared to the other methods from low to high SNR. Overall, obtained results illustrate the effective- ness of the proposed approach in terms of accuracy and robustness against noise to track IF and IA features of a multicomponent AM–FM signal

Calculation of the Surface Charge Concentration on the Argon’s Dielectric Barrier Discharge: Effect of the Amplitude Voltage

In this work, we study the argon dielectric barrier discharge with metastable atom density on capacitively coupled radio frequency at a pressure of 1 Torr. The parameter transports of argon are depending on the electron energy and their range is about of 0.04-42 eV. A one-dimensional fluid model and the drift-diffusion theory are used to describe the argon dielectric barrier discharge. The effect of the amplitude voltage on the properties of argon dielectric barrier discharge is presented on the cycle-averaged regime. Especially the electron temperature, electric potential and metastable atom density illustrate our results on figures of merits. Consequently, these quantities increase with the increasing of the amplitude voltage. Besides surface charge concentration and the gap voltage increase too

Estimation de la FI d'un signal multi-composante par Décomposition Modale Empirique et une Version B-splines de l'Opérateur d'Energie de Teager-Kaiser

L'estimation de la Fréquence Instantanée (FI) et de l'Amplitude Instantanée (AI) d'un signal AM-FM est un problème largement abordé en traitement du signal. Dans le cas de signal mono-composante, la transformée d'Hilbert ou l'ESA (Energy Separation Algorithm), basé sur l'opérateur de Teager-Kaiser TKEO (Teager-Kaiser Energy operator), permettent en générale, une bonne estimation de la FI du signal. Par contre, pour un signal multi-composante, un filtrage passe bande est nécessaire avant de procéder à l'estimation. En combinant l'EMD (Empirical Mode Decomposition) et le TKEO, nous avons montré comment on peut estimer la FI et l'AI d'un signal multi-composante [1-2], où les trois premières dérivées ont été évaluées numériquement. Cependant cette procédure est non seulement une approximation des dérivées mais, elle est aussi très sensible au bruit. Dans ce travail, nous proposons d'utiliser les formes B-spline des IMF (Intrinsic Mode Functions) issues de l'EMD pour calculer les dérivées analytiques; puis nous les utilisons pour estimer les FI et AI à l'aide de l'algorithme ESA sous sa forme continue . Cette approche est appelée l'EMD-ESA-BS. Les résultats montrent que cette dernière permet une bonne estimation de la FI comparé à l'approche discrète, EMD-ESA

Analysis of Sonar targets by Teager-Huang Transform (THT)

In this paper, an approach for Sonar targets analysis based on a new energy-time-frequency representation, called Teager-Huang Transform (THT), is presented. The THT is the combination of the empirical mode decomposition of Huang and the Teager-Kaiser signal demodulation method. The THT is free of interferences and does not requires basis functions for signals decomposition. The analysis is carried out, in free field, from the impulse responses of Sonar targets. We compare the analysis results of impulse responses of spherical and cylindrical targets given by THT to those of the smoothed Wigner-Ville transformation.Dans cet article, nous présentons une approche de l’analyse des échos de cibles Sonar basée sur une nouvelle représentation temps-fréquence appelée Transformation de Huang Teager (THT). Cette méthode est une combinaison de la décomposition modale empirique de Huang et de l’opérateur de démodulation de Teager-Kaiser. Contrairement aux représentations temps-fréquence classiques, la THT ne présente pas d’interférences et ne nécessite pas de fonctions de base pour la décomposition des signaux. L’analyse des échos de cibles Sonar est réalisée à partir de leurs réponses impulsionnelles en champ libre. Nous comparons les résultats d’analyse des réponses impulsionnelles de cibles sphériques et cylindriques de la THT à ceux de la transformation de Wigner-Ville lissée

Analyse des signaux AM-FM par Transformation d'Huang Teager: application à l'acoustique sous marine

The Empirical Mode Decomposition (EMD) is new data driven signal processing tool dedicated to the analysis of non-stationary signals derived or not from linear systems. In EMD, the core idea is the fitting splines to extrema in the process of extracting the oscillatory components, called Intrinsic Mode Functions (IMFs), and a residual in the decomposition of the input signal. In this thesis a new EMD is introduced where smoothing interpolation instead of exact interpolation is used to construct the upper and lower envelopes of the signal to be decomposed. The new EMD is more robustness against noise compared to conventional one and reduces the number of unwanted or insignificant IMFs (over-decomposition). Combining the new EMD and the Energy Separation Algorithm (ESA) based on the Teager-Kaiser Energy Operator (TKEO), a new approach for demodulating multi-component AM-FM noisy signals called EMD-ESA is presented. Different versions of the EMD-ESA are detailed and their performances analyzed. For Time-Frequency (TF) analysis, a mathematical formulation of the TF map of the EMD-ESA called Teager-Huang Transform (THT) is presented. This TF Representation (TFR) cross-terms free is compared to classical TFRs such as spectrogram, scalogram, Wigner-Ville Distribution (WVD), Pseudo-WVD and reassigned Pseudo-WVD. Combining the new formulation of the THT and the Hough transform (HT), a new tracking scheme (detection and estimation) of multi-component linear frequency modulation signals is introduced and compared to WVD-Hough transform. The introduced detection method is called Teager Huang Hough Transform (THHT) for short. Finally, a TF analysis by the THT and classical TFRs (WVD, Pseudo-WVD,\ldots) of real signals backscattered by a cylindrical shell of different dimensions and physical parameters is performed. The obtained results show the interest of the THT as a TF tool.La Décomposition Modale Empirique (EMD) est un outil de traitement de signal piloté par les données et dédié aux signaux non-stationnaires issus ou non de systèmes linéaires. L'idée de base de l'EMD est l'interpolation des extrema par des splines pour extraire de composantes oscillantes appelées modes empiriques intrinsèques (IMFs) et un résidu. Dans cette thèse, un nouvel algorithme de l'EMD est introduit où au lieu d'une interpolation rigide, un lissage est utilisé pour la construction des enveloppes supérieures et inférieures du signal à décomposer. Ce nouvel algorithme est plus robuste au bruit que l'EMD conventionnelle et réduit le nombre d'IMFs "artificielles" (sur-décomposition). En combinant le nouvel algorithme et la méthode de séparation d'énergie (ESA) basée sur l'Opérateur d'Energie de Teager-Kaiser (OETK), un nouveau schéma de démodulation des signaux AM-FM multi-composante appelé EMD-ESA est introduit. Différentes versions de l'EMD-ESA sont analysées en terme de performance. Pour l'analyse Temps-Fréquence (TF), une nouvelle formulation de la carte TF de l'EMD-ESA appelée Transformation de Teager-Huang (THT) est présentée. Cette nouvelle Représentation TF (RTF) ne présentant pas de termes d'interférences est comparée aux RTF classiques telles que le spectrogramme, le scalogramme, la distribution de Wigner-Ville Distribution (WVD), la Pseudo-WVD et la réallocation de la Pseudo-WVD. En combinant la nouvelle formulation de la THT et la transformée de Hough, une nouvelle méthode de détection des signaux multi-composante à modulation linéaire de fréquence dans le plan TF est présentée. Cette méthode de détection est appelée transformation de Teager-Huang-Hough (THHT). Les résultats de la THHT sont comparés à ceux de la transformée WVD-Hough. Finalement, l'analyse TF par THT et par des RTF classiques (WVD, spectrogramme, etc.) de signaux réels de rétrodiffusion par des coques cylindriques de dimensions et de caractéristiques physiques différentes est présentée. Les résultats obtenus montrent l'apport de la THT comme un outil TF

AM-FM signal Analysis by Teager Huang Transform: application to underwater acoustics

La Décomposition Modale Empirique (EMD) est un outil de traitement de signal piloté par les données et dédié aux signaux non-stationnaires issus ou non de systèmes linéaires. L'idée de base de l'EMD est l'interpolation des extrema par des splines pour extraire de composantes oscillantes appelées modes empiriques intrinsèques (IMFs) et un résidu. Dans cette thèse, un nouvel algorithme de l'EMD est introduit où au lieu d'une interpolation rigide, un lissage est utilisé pour la construction des enveloppes supérieures et inférieures du signal à décomposer. Ce nouvel algorithme est plus robuste au bruit que l'EMD conventionnelle et réduit le nombre d'IMFs "artificielles" (sur-décomposition). En combinant le nouvel algorithme et la méthode de séparation d'énergie (ESA) basée sur l'Opérateur d'Energie de Teager-Kaiser (OETK), un nouveau schéma de démodulation des signaux AM-FM multi-composante appelé EMD-ESA est introduit. Différentes versions de l'EMD-ESA sont analysées en terme de performance. Pour l'analyse Temps-Fréquence (TF), une nouvelle formulation de la carte TF de l'EMD-ESA appelée Transformation de Teager-Huang (THT) est présentée. Cette nouvelle Représentation TF (RTF) ne présentant pas de termes d'interférences est comparée aux RTF classiques telles que le spectrogramme, le scalogramme, la distribution de Wigner-Ville Distribution (WVD), la Pseudo-WVD et la réallocation de la Pseudo-WVD. En combinant la nouvelle formulation de la THT et la transformée de Hough, une nouvelle méthode de détection des signaux multi-composante à modulation linéaire de fréquence dans le plan TF est présentée. Cette méthode de détection est appelée transformation de Teager-Huang-Hough (THHT). Les résultats de la THHT sont comparés à ceux de la transformée WVD-Hough. Finalement, l'analyse TF par THT et par des RTF classiques (WVD, spectrogramme, etc.) de signaux réels de rétrodiffusion par des coques cylindriques de dimensions et de caractéristiques physiques différentes est présentée. Les résultats obtenus montrent l'apport de la THT comme un outil TF.The Empirical Mode Decomposition (EMD) is new data driven signal processing tool dedicated to the analysis of non-stationary signals derived or not from linear systems. In EMD, the core idea is the fitting splines to extrema in the process of extracting the oscillatory components, called Intrinsic Mode Functions (IMFs), and a residual in the decomposition of the input signal. In this thesis a new EMD is introduced where smoothing interpolation instead of exact interpolation is used to construct the upper and lower envelopes of the signal to be decomposed. The new EMD is more robustness against noise compared to conventional one and reduces the number of unwanted or insignificant IMFs (over-decomposition). Combining the new EMD and the Energy Separation Algorithm (ESA) based on the Teager-Kaiser Energy Operator (TKEO), a new approach for demodulating multi-component AM-FM noisy signals called EMD-ESA is presented. Different versions of the EMD-ESA are detailed and their performances analyzed. For Time-Frequency (TF) analysis, a mathematical formulation of the TF map of the EMD-ESA called Teager-Huang Transform (THT) is presented. This TF Representation (TFR) cross-terms free is compared to classical TFRs such as spectrogram, scalogram, Wigner-Ville Distribution (WVD), Pseudo-WVD and reassigned Pseudo-WVD. Combining the new formulation of the THT and the Hough transform (HT), a new tracking scheme (detection and estimation) of multi-component linear frequency modulation signals is introduced and compared to WVD-Hough transform. The introduced detection method is called Teager Huang Hough Transform (THHT) for short. Finally, a TF analysis by the THT and classical TFRs (WVD, Pseudo-WVD,\ldots) of real signals backscattered by a cylindrical shell of different dimensions and physical parameters is performed. The obtained results show the interest of the THT as a TF tool

AM-FM signals analysis by Teager-Huang transform (application in underwater acoustic)

The Empirical Modal Decomposition (EMD) is new data driven signal processing tool dedicated to the analysis of non-stationary signals derived or not from linear systems. In EMD, the core idea is the fitting splines to extrema in the process of extracting the oscillatory components, called Intrinsic Mode Functions (IMFs), and a residual in the decomposition of the input signal. In this thesis a new EMD is introduced where smoothing interpolation instead of exact interpolation is used to construct the upper and lower envelopes of the signal to be decomposed. The new EMD is more robustness against noise compared to conventional one and reduces the number of unwanted or insignificant IMFs (over-decomposition). Combining the new EMD and the Energy Separation Algorithm (ESA) based on the Teager-Kaiser Energy Operator (TKEO), a new approach for demodulating multi-component AM-FM noisy signals called EMD-ESA is presented. Different versions of the EMD-ESA are detailed and their performances analyzed. For Time-Frequency (TF) analysis, a mathematical formulation of the TF map of the EMD-ESA called Teager-Huang Transform (THT) is presented. This TF Representation (TFR) cross-terms free is compared to classical TFRs such as spectrogram, scalogram, Wigner-Ville Distribution (WVD), Pseudo-WVD and reassigned Pseudo-WVD. Combining the new formulation of the THT and the Hough transform (HT), a new tracking scheme (detection and estimation) of multi-component linear frequency modulation signals is introduced and compared to WVD-Hough transform. The introduced detection method is called Teager Huang Hough Transform (THHT) for short. Finally, a TF analysis by the THT and classical TFRs (WVD, Pseudo-WVD) of real signals backscattered by a cylindrical shell of different dimensions and physical parameters is performed. The obtained results show the interest of the THT as a TF tool.La Décomposition Modale Empirique (EMD) est un outil de traitement de signal piloté par les données et dédié aux signaux non-stationnaires issus ou non de systèmes linéaires. L'idée de base de l'EMD est l'interpolation des extrema par des splines pour extraire de composantes oscillantes appelées modes empiriques intrinsèques (IMFs) et un résidu. Dans cette thèse, un nouvel algorithme de l'EMD est introduit ou au lieu d'une interpolation rigide, un lissage est utilise pour la construction des enveloppes supérieures et inferieures du signal à décomposer. Ce nouvel algorithme est plus robuste au bruit que l'EMD conventionnelle et réduit le nombre d'IMFs "artificielles" (sur-décomposition). En combinant le nouvel algorithme et la méthode de séparation d'énergie (ESA) basée sur l'Operateur d'Energie de Teager-Kaiser (OETK), un nouveau schéma de démodulation des signaux AM-FM multi-composante appelé EMD-ESA est introduit. Différentes versions de l'EMD-ESA sont analysées en terme de performance. Pour l'analyse Temps-Fréquence (TF), une nouvelle formulation de la carte TF de l'EMD-ESA appelée Transformation de Teager-Huang (THT) est présentée. Cette nouvelle Représentation TF (RTF) ne présentant pas de termes d'interférences est comparée aux RTF classiques telles que le spectrogramme, le scalogramme, la distribution de Wigner-Ville Distribution (WVD), la Pseudo-WVD et la réallocation de la Pseudo-WVD. En combinant la nouvelle formulation de la THT et la transformée de Hough, une nouvelle méthode de détection des signaux multi-composante à modulation linéaire de fréquence dans le plan TF est présentée. Cette méthode de détection est appelée transformation de Teager-Huang-Hough (THHT). Les résultats de la THHT sont compares a ceux de la transformée WVD-Hough. Finalement, l'analyse TF par THT et par des RTF classiques (WVD,') de signaux réels de rétrodiffusion par des coques cylindriques de dimensions et de caractéristiques physiques différentes est présentée. Les résultats obtenus montrent l'apport de la THT comme un outil TF.RENNES1-BU Sciences Philo (352382102) / SudocSudocFranceF

Analysis of multicomponent LFM signals by Teager-Huang-Hough Transform

A novel detection approach of linear FM (LFM) signals, with single or multiple components, in the time-frequency plane of Teager-Huang (TH) transform is presented. The detection scheme that combines TH transform and Hough transform is referred to as Teager-Huang-Hough (THH) transform. The input signal is mapped into the time-frequency plane by using TH transform followed by the application of Hough transform to recognize time-frequency components. LFM components are detected and their parameters are estimated from peaks and their locations in the Hough space. Advantages of THH transform over Hough transform of Wigner-Ville distribution (WVD) are: 1) cross-terms free detection and estimation, and 2) good time and frequency resolutions. No assumptions are made about the number of components of the LFM signals and their models. THH transform is illustrated on multicomponent LFM signals in free and noisy environments and the results compared with WVD-Hough and pseudo-WVD-Hough transforms