A Noise-Robust Method with Smoothed \ell_1/\ell_2 Regularization for Sparse Moving-Source Mapping

The method described here performs blind deconvolution of the beamforming output in the frequency domain. To provide accurate blind deconvolution, sparsity priors are introduced with a smooth \ell_1/\ell_2 regularization term. As the mean of the noise in the power spectrum domain is dependent on its variance in the time domain, the proposed method includes a variance estimation step, which allows more robust blind deconvolution. Validation of the method on both simulated and real data, and of its performance, are compared with two well-known methods from the literature: the deconvolution approach for the mapping of acoustic sources, and sound density modeling

Fine frequency shift of sigle vortex entrance and exit in superconducting loops

The heat capacity $C_{p}$ of an array of independent aluminum rings has been measured under an external magnetic field $\vec{H}$ using highly sensitive ac-calorimetry based on a silicon membrane sensor. Each superconducting vortex entrance induces a phase transition and a heat capacity jump and hence $C_{p}$ oscillates with $\vec{H}$. This oscillatory and non-stationary behaviour measured versus the magnetic field has been studied using the Wigner-Ville distribution (a time-frequency representation). It is found that the periodicity of the heat capacity oscillations varies significantly with the magnetic field; the evolution of the period also depends on the sweeping direction of the field. This can be attributed to a different behavior between expulsion and penetration of vortices into the rings. A variation of more than 15% of the periodicity of the heat capacity jumps is observed as the magnetic field is varied. A description of this phenomenon is given using an analytical solution of the Ginzburg-Landau equations of superconductivity

Représentations parcimonieuses pour les signaux multivariés

Dans cette thèse, nous étudions les méthodes d'approximation et d'apprentissage qui fournissent des représentations parcimonieuses. Ces méthodes permettent d'analyser des bases de données très redondantes à l'aide de dictionnaires d'atomes appris. Etant adaptés aux données étudiées, ils sont plus performants en qualité de représentation que les dictionnaires classiques dont les atomes sont définis analytiquement. Nous considérons plus particulièrement des signaux multivariés résultant de l'acquisition simultanée de plusieurs grandeurs, comme les signaux EEG ou les signaux de mouvements 2D et 3D. Nous étendons les méthodes de représentations parcimonieuses au modèle multivarié, pour prendre en compte les interactions entre les différentes composantes acquises simultanément. Ce modèle est plus flexible que l'habituel modèle multicanal qui impose une hypothèse de rang 1. Nous étudions des modèles de représentations invariantes : invariance par translation temporelle, invariance par rotation, etc. En ajoutant des degrés de liberté supplémentaires, chaque noyau est potentiellement démultiplié en une famille d'atomes, translatés à tous les échantillons, tournés dans toutes les orientations, etc. Ainsi, un dictionnaire de noyaux invariants génère un dictionnaire d'atomes très redondant, et donc idéal pour représenter les données étudiées redondantes. Toutes ces invariances nécessitent la mise en place de méthodes adaptées à ces modèles. L'invariance par translation temporelle est une propriété incontournable pour l'étude de signaux temporels ayant une variabilité temporelle naturelle. Dans le cas de l'invariance par rotation 2D et 3D, nous constatons l'efficacité de l'approche non-orientée sur celle orientée, même dans le cas où les données ne sont pas tournées. En effet, le modèle non-orienté permet de détecter les invariants des données et assure la robustesse à la rotation quand les données tournent. Nous constatons aussi la reproductibilité des décompositions parcimonieuses sur un dictionnaire appris. Cette propriété générative s'explique par le fait que l'apprentissage de dictionnaire est une généralisation des K-means. D'autre part, nos représentations possèdent de nombreuses invariances, ce qui est idéal pour faire de la classification. Nous étudions donc comment effectuer une classification adaptée au modèle d'invariance par translation, en utilisant des fonctions de groupement consistantes par translation.In this thesis, we study approximation and learning methods which provide sparse representations. These methods allow to analyze very redundant data-bases thanks to learned atoms dictionaries. Being adapted to studied data, they are more efficient in representation quality than classical dictionaries with atoms defined analytically. We consider more particularly multivariate signals coming from the simultaneous acquisition of several quantities, as EEG signals or 2D and 3D motion signals. We extend sparse representation methods to the multivariate model, to take into account interactions between the different components acquired simultaneously. This model is more flexible that the common multichannel one which imposes a hypothesis of rank 1. We study models of invariant representations: invariance to temporal shift, invariance to rotation, etc. Adding supplementary degrees of freedom, each kernel is potentially replicated in an atoms family, translated at all samples, rotated at all orientations, etc. So, a dictionary of invariant kernels generates a very redundant atoms dictionary, thus ideal to represent the redundant studied data. All these invariances require methods adapted to these models. Temporal shift-invariance is an essential property for the study of temporal signals having a natural temporal variability. In the 2D and 3D rotation invariant case, we observe the efficiency of the non-oriented approach over the oriented one, even when data are not revolved. Indeed, the non-oriented model allows to detect data invariants and assures the robustness to rotation when data are revolved. We also observe the reproducibility of the sparse decompositions on a learned dictionary. This generative property is due to the fact that dictionary learning is a generalization of K-means. Moreover, our representations have many invariances that is ideal to make classification. We thus study how to perform a classification adapted to the shift-invariant model, using shift-consistent pooling functions.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Whistle source levels of free-ranging beluga whales in Saguenay-St. Lawrence marine park

International audienceWild beluga whistle source levels (SLs) are estimated from 52 three-dimensional (3D) localized calls using a 4-hydrophone array. The probability distribution functions of the root-mean-square (rms) SL in the time domain, and the peak, the strongest 3-dB, and 10-dB SLs from the spectrogram, were non-Gaussian. The average rms SL was 143.8 +- 6.7 dB re 1microPa at 1m. SL spectral metrics were, respectively, 145.8 +- 8 dB, 143.2 +-7.1 dB, and 138.5 +-6.9 dB re 1 microPa. 1microPa / Hz at 1m

Time-Frequency Representations matched to guided waves

Recent progress on time-frequency representation (TFR) are based on adapted methods. We develop an original methodology based on physics of propagation in Underwater Acoustics. We present first the methodology for guided waves. We build then matched TFR to the Perfect Waveguide and to the Pekeris Waveguide which both describe wave propagation on Ultra Low Frequency (1-100 Hz) on UA shallow water environment. We test those methods on real pressure signals. We evaluate finally the built TFR and we study their limits.Les progrès récents en représentation temps-fréquence (RTF) reposent sur la mise au point de méthodes adaptées aux signaux traités. Nous développons ici une méthodologie originale dans laquelle la RTF est supervisée par les connaissances a priori issues de la physique de la propagation des ondes en Acoustique Sous-Marine (ASM). Nous présentons d'abord la méthodologie générale des RTF adaptées applicables aux signaux propagés dans un guide d'ondes. Nous construisons ensuite des RTF adaptées au guide parfait (guide sans perte) et au guide de Pekeris [1] qui décrivent tous deux la propagation des ondes d'Ultra Basse Fréquence (1-100 Hz) en ASM dans un environnement petit fond. Nous testons ces méthodes sur des signaux réels. Nous évaluons enfin les RTF construites et exposons leurs limites

Understanding magmatic processes and seismo-volcano source localization with multicomponent seismic arrays

Dans cette thèse, nous étudions le problème de la localisation de sources sismo-volcanique, à partir des données enregistrées par des réseaux de capteurs composés de nouveaux sismomètres à trois composantes (3C). Nous nous concentrerons sur le volcan Ubinas, l'un des plus actifs au Pérou. Nous développons une nouvelle approche (MUSIC-3C) basée sur la méthode MUSIC permetant de retourner les 3 paramètres utiles (lenteur, azimut et incidence). Pour valider notre méthodologie, nous analysons des sources synthétiques propagées en tenant compte de la topographie du volcan Ubinas. Dans cette expérience, les données synthétiques ont été générées pour plusieurs sources situées à différentes profondeurs sous le cratère Ubinas. Nous utilisons l'algorithme MUSIC-3C pour les relocaliser. Nous traitons également des données réelles provenant d'une expérience de terrain menée sur le volcan Ubinas (Pérou) en 2009 par les équipes de recherche de l'IRD-France (Institut de Recherche pour le Déveleppment), UCD l'Irlande (projet VOLUME) et l'Institut de Géophysique du Pérou (IGP). Nous utilisons l'algorithme MUSIC-3C pour localiser les événements explosifs (type vulcanien), ce qui nous permet d'identifier et d'analyser les processus physiques de ces événements, à la suite de cette analyse, nous avons trouvé deux sources pour chaque explosion situées à 300 m et 1100 m en dessous du fond du cratère actif. Basé sur les mécanismes éruptifs proposés pour d'autres volcans du même type, nous interprétons la position de ces sources ainsi que les limites du conduit éruptif impliqué dans le processus de fragmentation.In this thesis, we study the seismo-volcanic source localization using data recorded by new sensor arrays composed of three-component (3C) seismometers deployed on Ubinas stratovolcano (Peru). We develop a new framework (MUSIC-3C) of source localization method based on the well-known MUSIC algorithm. To investigate the performance of the MUSIC-3C method, we use synthetic datasets designed from eight broadband isotropic seismic sources located beneath the crater floor at different depths. The fundamental scheme of the MUSIC-3C method exploits the fact of the cross-spectral matrix of 3C array data, corresponding to the first seismic signal arrivals, provides of useful vector components (slowness, back-azimuth and incidence angle) from the seismic source. Application of the MUSIC-3C method on synthetic datasets shows the recovery of source positions. Real data used in this study was collected during seismic measurements with two seismic antennas deployed at Ubinas volcano in 2009, whose experiment conduced by volcanic teams of IRD-France (l'Institute de Recherche pour le Déveleppment), Geophysics group University College Dublin Ireland and Geophysical Institute of Peru (IGP). We apply the MUSIC-3C algorithm to investigate wave fields associated with the magmatic activity of Ubinas volcano. These analysis evidence a complex mechanism of vulcanian eruptions in which their seismic sources are found at two separated sources located at depths of 300 m and 1100 m beneath the crater floor. This implies the reproduction of similar mechanisms into the conduit. Based on the eruptive mechanisms proposed for other volcanoes of the same type, we interpret the position of this sources as the limits of the conduit portion that was involved in the fragmentation process.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

A fast stroboscopic spectral method for rotating systems in numerical relativity

We present a numerical technique for solving evolution equations, as the wave equation, in the description of rotating astrophysical compact objects in comoving coordinates, which avoids the problems associated with the light cylinder. The technique implements a fast spectral matching between two domains in relative rotation: an inner spherical domain, comoving with the sources and lying strictly inside the light cylinder, and an outer inertial spherical shell. Even though the emphasis is placed on spectral techniques, the matching is independent of the specific manner in which equations are solved inside each domain, and can be adapted to different schemes. We illustrate the strategy with some simple but representative examples.Comment: 16 pages, 15 figure

Traitement des signaux sismiques multicapteurs et multicomposantes, utilisant les représentations temps-fréquence

Le travail de thèse traite de l'élaboration de techniques de séparation d'ondes pour le traitement des signaux sismiques. Du fait de la nature non stationnaire des ondes sismiques, les représentations Temps-Fréquence (RTF), développées dans la communauté traitement du signal, sont des outils adaptés à la description des signaux géophysiques. L'objectif de ce travail de thèse est de généraliser ces outils développés pour des signaux 1D au cas des données multicapteurs et multitraces de la sismique. Le but final est la séparation des différentes ondes présentes dans les données.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF