A collaborative tool for mobilizing knowledge in agrobiodiversity and the interface with climate change: the Platform for Agrobiodiversity Research

Poster presented at 2nd ANAFE International Symposium. Lilongwe (Malawi), Jul 200

Transformée en ondelettes et modèles de Markov cachés pour la segmentation automatique du signal ECG

- Cette article présente une approche de segmentation automatique du signal ECG qui utilise la transformée en ondelettes et les modèles de Markov cachés (MMC). Le modèle MMC est la concaténation des modèles markoviens élémentaires de chaque onde P, QRS et T d'un battement cardiaque, permettant la détection de toutes ces ondes dans un signal ECG. Malgré la faible taille du corpus d'apprentissage, le MMC proposé montre une très bonne précision dans la segmentation des différents battements, comparée à 1 méthode classique. Le MMC a le grand avantage de s'adapter aux variations du signal ECG et surtout de faire de manière conjointe la détection du battement cardiaque et sa segmentation en ondes P, QRS et T

Proprietes et optimisation du taux de convergence des algorithmes de filtrage en treillis/gradient

Cet article est consacré à l'étude théorique des propriétés de convergence en moyenne et en moyenne quadratique du filtre en treillis/gradient adaptatif. D'autre part une méthode de correction du taux de convergence est proposée en vue d'améliorer la capacité d'adaptation du filtre vis à vis de non stationnarités du signal à filtrer. Des résultats de simulation sont présentés pour illustrer le comportement du filtre en treillis/gradient sans correction et avec correction du taux de convergence

The SpeechDat-Car multilingual speech databases for in-car applications: Some first validation results

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Quelques nouveautés du domaine de la E-Santé

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Filtres en treillis adaptatifs comparaison de deux approches dans le cas de signaux non stationnaires

Cet article est consacré à la détermination des coefficients PARCOR des filtres en treillis adaptatifs , dans le cas de signaux non stationnaires. Deux approches sont considérées. La première est basée sur l'optimisation du taux de convergence de l'algorithme du gradient. La deuxième utilise un algorithme de type moindres carrés avec fenêtre glissante adaptative. Ces deux approches sont illustrées et comparées à partir d'exemples simulés

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