Généralisation d'une nouvelle méthode de linéarisation d'amplificateurs de puissance avec mémoire

- Cet article présente une généralisation de la méthode de linéarisation des amplificateurs de puissance présentée dans [1]. Cette méthode est basée sur le modèle de Hammerstein de l'amplificateur et permet d'éliminer totalement les produits d'intermodulation et les composantes harmoniques apportées par les distorsions de ce dernier, ainsi que de réduire l'élargissement spectral

Comparison of One- Two- and Three- Dimensional CNN models for Drawing-Test-Based Diagnostics of the Parkinson's Disease

Subject: In this article, convolutional networks of one, two, and three dimensions are compared with respect to their ability to distinguish between the drawing tests produced by Parkinson's disease patients and healthy control subjects. Motivation: The application of deep learning techniques for the analysis of drawing tests to support the diagnosis of Parkinson's disease has become a growing trend in the area of Artificial Intelligence. Method: The dynamic features of the handwriting signal are embedded in the static test data to generate one-dimensional time series, two-dimensional RGB images and three-dimensional voxelized point clouds, and then one-, two-, and three-dimensional CNN can be used to automatically extract features for effective diagnosis. Novelty: While there are many results that describe the application of two-dimensional convolutional models to the problem, to the best knowledge of the authors, there are no results based on the application of three-dimensional models and very few using one-dimensional models. Main result: The accuracy of the one-, two- and three-dimensional CNN models was 62.50%, 77.78% and 83.34% in the DraWritePD dataset (acquired by the authors) and 73.33%, 80.00% and 86.67% in the PaHaW dataset (well known from the literature), respectively. For these two data sets, the proposed three-dimensional convolutional classification method exhibits the best diagnostic performance

Réalisation et identification des systèmes non linéaires en temps discret

La majorité des travaux effectués sur la résolution de problèmes de commande des systèmes non linéaires en temps discret, suppose que le système est défini par des équations de d'état. Il existe beaucoup de résultats sophistiqués sur l'identification de modèles entrée-sortie, mais peu de travaux ont été consacrés à l'étude de l'existence d'une réalisation d'état. Finalement, les propriétés d'identifiabilité et réalisabilité des systèmes non linéaires en temps discret sont à la fois très importantes, peu explorées et déterminent le choix de la structure du modèle à identifier. La majorité des travaux effectués sur la résolution de problèmes de commande des systèmes non linéaires en temps discret, suppose que le système est défini par des équations de d'état. Il existe beaucoup de résultats sophistiqués sur l'identification de modèles entrée-sortie, mais peu de travaux ont été consacrés à l'étude de l'existence d'une réalisation d'état. Finalement, les propriétés d'identifiabilité et réalisabilité des systèmes non linéaires en temps discret sont à la fois très importantes, peu explorées et déterminent le choix de la structure du modèle à identifier. Les contributions de ces travaux de thèse portent principalement sur les solutions du problème de réalisabilité en termes de propriétés structurelles de certaines classes de systèmes ainsi que sur l'introduction de différentes notions d'identifiabilité. Les problèmes de réduction d'ordre et de découplage sont résolus. L'ensemble de ces problèmes a été étudié avec des outils algébriques adaptés à l'étude des problèmes d'analyse, de modélisation et de commande. Des techniques de linéarisation sont utilisées pour redresser la caractéristique des amplificateurs de systèmes de télécommunication mobiles et ainsi augmenter leur autonomie.The majority of techniques for the analysis, modeling and control design of nonlinear discrete-time systems are based on classical state space form. By the way there is large variety of sophisticated results achieved in parameter identification of input-output systems. In spite of advances in both fields there is a great gap between the two, namely, while the parameters of model can be precisely identified by some identification technique, the model structure itself does not always admit a classical state-space realization, which makes it highly undesirable for further analysis and control design. The major contributions of the present work are made in solving the realization problem in terms of the structural properties of certain subclasses of systems and in the definition and characterization of different notions of identifiability. Also the problems of the reduction and input-output decoupling by static output feedback have been solved. An algebraic framework adapted to the problems of system analysis, modeling and control design were used as a main tool of the research. Linearization techniques were used as an approach for power consumption management for the power amplifier of mobile devices in telecommunications.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocNANTES-Ecole Centrale (441092306) / SudocSudocFranceF

A light-weight CNN model for efficient Parkinson's disease diagnostics

In recent years, deep learning methods have achieved great success in various fields due to their strong performance in practical applications. In this paper, we present a light-weight neural network for Parkinson's disease diagnostics, in which a series of hand-drawn data are collected to distinguish Parkinson's disease patients from healthy control subjects. The proposed model consists of a convolution neural network (CNN) cascading to long-short-term memory (LSTM) to adapt the characteristics of collected time-series signals. To make full use of their advantages, a multilayered LSTM model is firstly used to enrich features which are then concatenated with raw data and fed into a shallow one-dimensional (1D) CNN model for efficient classification. Experimental results show that the proposed model achieves a high-quality diagnostic result over multiple evaluation metrics with much fewer parameters and operations, outperforming conventional methods such as support vector machine (SVM), random forest (RF), lightgbm (LGB) and CNN-based methods