Spectral density matrix estimation method: bias-variance trade-off optimization

A non-parametric method is presented for the computation of the spectral density matrix of stationnary signais, intended ta minimize the total error, al least in the case of slowly varying spectra . The method is basent on a recursive algoritlnn tvhich achieves, by successive linear transforms, whitening and decorrelation of the signais . Each step involves the estimation of tivo spectral densities and one cross-spectral riensity, using frequency smoothing with an auloinatic choice of the stnoothing window. This method preserves the definite non-negative property of the matrix and achieves an optimisation of the trade-off between bias and variance .Nous présentons une méthode non paramétrique pour le calcul de la matrice de densité spectrale de signaux stationnaires permettant de minimiser l'erreur totale d'estimation, au moins dans le cas de signaux à spectres lentement variables . La méthode repose sur un algorithme récursif de blanchiment et de décorrélation de signaux stationnaires qui se ramène à chaque étape au calcul des autospectres et de l'interspectre de deux signaux par un lissage fréquentiel avec adaptation automatique de la fenêtre de pondération . Cette méthode tout en assurant le caractère défini non négatif de la matrice de densité spectrale permet d'optimiser le compromis biais-variance sur chacun de ses éléments

Estimation des caractéristiques de sources diffuses

Les algorithmes de localisation en traitement d'antenne utilisent souvent l'hypothèse de sources ponctuelles. Or, de récentes études montrent que dans un milieu riche en obstacles, le front d'onde se distord et les trajets subissent une dispersion angulaire. Aussi cet article propose-t-il une méthode de type sous-espace robuste à une distribution azimutale de puissance, et dont nous analysons les performances. Il motive de plus l'utilisation de techniques de Prédiction Linéaire, alternatives de poids à la localisation Haute Résolution (HR) de sources diffuses

Iterative sequential algorithm for inversion of an operator. Application to the restoration of the images given by a multi-element eddy current sensor

Iterative methods are commonly used in signal processing, to restore a signal smoothed by a linear operator H, in presence of noise. In this paper, we present an original sequential method which relies on a recursive feed back control loop including the operator H. It is based on the use of only a small fixed number of iterations, with a predetermined sequence of gain factors k,, . We demonstrate that the sequence k„ can be choosen in order to approximate the optimal Wiener inverse filter corresponding to a particular crude assumption on the input signal statistics . This is ofparticular interest if H is a non stationary filter, or a non linear filter with a varying local linear approximation . It is this kind of non linear filtering that we encountered in a practical situation in the design of a multi-element eddy carrent sensor. The performance of our algorithm is illustrated in this application, in order to improve the depth image of a metallic body given by the sensor .Les techniques d'estimation utilisées en traitement du signal nécessitent fréquemment l'emploi de méthodes itératives, qui permettent de restituer au mieux le signal d'entrée d'un système à partir de l'observation . Dans cet article, nous effectuons une brève synthèse des méthodes d'inversion, et présentons un algorithme original mettant en jeu l'opérateur H à inverser et une séquence de gains de correction k,,, choisie pour obtenir la meilleure approximation du filtre optimal de Wiener inverse correspondant à des hypothèses assez simples sur les propriétés statistiques du signal d'entrée. L'analyse détaillée des performances de ce schéma itératif est menée dans le cas d'un opérateur H linéaire en présence de bruit, mais nous montrons qu'elle s'étend sous certaines conditions à des systèmes non linéaires . Les développements théoriques sont ensuite illustrés par une application en restauration de profil pour un multicapteurs à courants de Foucault

Estimation des paramètres spatio-temporels d'un canal de propagation à trajets multiples

L'identification active de canaux de propagation à trajets multiples réduit le débit de la transmission. Nous proposons ici des algorithmes passifs, qui n'utilisent pas de séquence d'apprentissage. Nous avions proposé, dans une publication antérieure, des algorithmes procédant en deux étapes à partir des méthodes de déconvolution autodidacte. Nous utilisons ici la forme particulière des critères pour estimer conjointement les paramètres spatio-temporels (angles d'incidence et retards de groupe), et donnons leurs bornes de Cramer-Rao. Les propriétés de ces méthodes, ainsi que leurs liens avec l'approche au sens du maximum de vraisemblance, sont démontrées puis analysées par simulations

Analyse de textures à l'aide de modèles anisotropes à longue dépendance

Dans ce travail, nous introduisons des modèles discrets de textures de type "1/f", permettant de caractériser l'anisotropie souvent présente dans les images réelles. Ces modèles peuvent être conçus comme des équivalents 2D des processus 1D discrets ARIMA fractionnaires. Ils constituent aussi une alternative anisotrope aux bruits gaussiens fractionnaires 2D. Deux méthodes sont proposées pour identifier ces nouveaux modèles, en l'absence de bruit. Une application de l'algorithme EM est ensuite proposée pour traiter le cas où les données sont bruitées

Identification and characterization of secreted and pathogenesis-related proteins in Ustilago maydis

Interactions between plants and fungal pathogens require a complex interplay at the plant–fungus interface. Extracellular effector proteins are thought to play a crucial role in establishing a successful infection. To identify pathogenesis-related proteins in Ustilago maydis we combined the isolation of secreted proteins using a signal sequence trap approach with bioinformatic analyses and the subsequent characterization of knock-out mutants. We identified 29 secreted proteins including hydrophobins and proteins with a repetitive structure similar to the repellent protein Rep1. Hum3, a protein containing both, a hydrophobin domain and a repetitive Rep1-like region, is shown to be processed during passage through the secretory pathway. While single knock-outs of hydrophobin or repellent-like genes did not affect pathogenicity, we found a strong effect of a double knock-out of hum3 and the repetitive rsp1. Yeast-like growth, mating, aerial hyphae formation and surface hydrophobicity were unaffected in this double mutant. However, pathogenic development in planta stops early after penetration leading to a complete loss of pathogenicity. This indicates that Hum3 and Rsp1 are pathogenicity proteins that share an essential function in early stages of the infection. Our results demonstrate that focusing on secreted proteins is a promising way to discover novel pathogenicity proteins that might be broadly applied to a variety of fungal pathogens

Comparative Genome Analysis of Filamentous Fungi Reveals Gene Family Expansions Associated with Fungal Pathogenesis

Fungi and oomycetes are the causal agents of many of the most serious diseases of plants. Here we report a detailed comparative analysis of the genome sequences of thirty-six species of fungi and oomycetes, including seven plant pathogenic species, that aims to explore the common genetic features associated with plant disease-causing species. The predicted translational products of each genome have been clustered into groups of potential orthologues using Markov Chain Clustering and the data integrated into the e-Fungi object-oriented data warehouse (http://www.e-fungi.org.uk/). Analysis of the species distribution of members of these clusters has identified proteins that are specific to filamentous fungal species and a group of proteins found only in plant pathogens. By comparing the gene inventories of filamentous, ascomycetous phytopathogenic and free-living species of fungi, we have identified a set of gene families that appear to have expanded during the evolution of phytopathogens and may therefore serve important roles in plant disease. We have also characterised the predicted set of secreted proteins encoded by each genome and identified a set of protein families which are significantly over-represented in the secretomes of plant pathogenic fungi, including putative effector proteins that might perturb host cell biology during plant infection. The results demonstrate the potential of comparative genome analysis for exploring the evolution of eukaryotic microbial pathogenesis