Some remarks about recently proposed time-frequency representations

This paper aims at giving some precise details and further theoretical results about recently proposed time frequency representations. We especially show that the Choi-Williams and the Born-Jordan representations are both designed using peculiar low-pass filtees, and other time frequency representations of the saure kind are given . We also study the theoretical properties of the modified versions of the Choi-Williams representation . We then propose to apply the same kind of smoothing to the Born-Jordan representation, comparing then the result to the Zhao-Atlas-Marks representation. Finally, the smoothed versions of Margenau-Hill and Rihaczek distributions are tackled . We show that these representations can be expressed with the help of the Short-Time Fourier transform . Some conclusions are at last drawn on the known members of Cohen class of bilinear time frequency representations .L'objectif de cet article est d'apporter quelques précisions et quelques résultats théoriques supplémentaires concernant des représentations temps-fréquence définies récemment. A cette occasion, on montre que les représentations de Choi-Williams et de Born-Jordan sont toutes les deux obtenues à partir de filtres passe-bas particuliers, et on donne d'autres exemples de représentation du même type. On étudie également les propriétés théoriques des versions modifiées de la représentation de Choi et Williams, et on propose également l'emploi de ce type de version modifiée pour la représentation de Born-Jordan, proche de la représentation de Zhao-Atlas-Mark

Dynamic localization of a mobile robot: a data fusion approach for a statistical filtering problem

The goal of this study is ta propose a data fusion approach for the estimation of the kinematics of a mobile robot . The measurement process (multiplexing) makes a centralized processing unefficient without additional hypothesis, and a pre-processing is performed before the fusion .On présente une approche de type fusion de données pour un problème d'estimation de la cinématique d'un robot mobile. La nature de la chaîne de mesures (les diverses voies ne sont pas disponibles simultanément et chaque voie, prise isolément, ne permet pas d'observer le système) rend impossible la mise en œuvre d'une procédure centralisée sans hypothèses supplémentaires. On se propose donc d'effectuer des pré-traitements voie par voie pour les synchroniser avant de fusionner les résultat

Supervised recognition of random signals

The purpose of this paper is the classifïcation and the recognition of stationary ergodic random signals, which can be represented by a fixed-order ARMA process. The method consists in estimating the model parameters, in order to summarize the statistical properties of the signal in a small set of parameters. Then we define a distance measure in the representation space, the more classical being distances between power spectrum (Itukura-Saïto distance, cepstral distance. . .) or between probability laws of N-points data sequences (Kullback divergence, Bhattacharyya distance. . .). These quantities are evaluated from model parameters. But these parameters are not exactly measured; they are just estimated, and the probability law of these estimators depends on the chosen identification method. We propose to insert this fundamental feature in the definition of a distance between ARMA models identified by Maximum Likelihood method.On s'intéresse à la classification et à la reconnaissance d'échantillons finis de signaux aléatoires stationnaires ergodiques, modélisables par un processus ARMA d'ordre fixé. La méthode utilisée consiste à identifier les coefficients du modèle, de façon à condenser en un faible nombre de paramètres toutes les propriétés statistiques du signal. On définit ensuite une distance dans l'espace de représentation qui en résulte. Les distances les plus connues sont les distances entre spectres de puissance (distance d'Itakura-Saïto, distance cepstrale . . .), ou entre lois de probabilité de N-échantillons du signal (divergence de Kullback, distance de Bhattacharyya. . .), ces quantités étant calculées a partir des coefficients du modèle. Or, ces coefficients ne sont pas mesurés exactement, mais seulement estimés, et la répartition de ces estimateurs dépend de la méthode d'identification utilisée. On propose donc d'intégrer cette caractéristique fondamentale dans la définition d'une distance entre modèles ARMA identifiés par Maximum de Vraisemblance hors-ligne

Automatic control of an active vibration damping system

This work deals with the automatic control of an active vibration damping system . The basic mechanical system is made of two motors driving two unbalanced masses. This equipment, tied to the axe, creates an antagonistic vibration . This torque can be tuned to be exactly opposite to the initial vibration . However, a direct measure of the characteristics of the initial vibration is not available . Thus, it is crucial to get a real time estimation of the vibration parameters (frequency and phase) from the residual torque . The identification is performed by means of extended Kalman filtering based on a special convenient model. At the same Lime, the control law of the motors is implemented .L'étude présentée ici consiste à définir le pilotage d'un étouffeur actif de vibrations constitué par deux ensembles supportant chacun deux moteurs qui entraînent des balourds en rotation. Ces ensembles sont fixés sur la structure vibrante et le mouvement des balourds crée une vibration antagoniste. En réglant correctement la vitesse de rotation et le déphasage des différentes masses excentrées, il est possible de créer un couple qui s'oppose exactement au couple perturbateur inconnu, ce qui revient à annuler le couple résiduel. Une contrainte technique impose cependant de se passer de toute mesure directe de la vibration à atténuer. Il est donc fondamental d'estimer le plus précisément possible en temps réel, les caractéristiques (fréquences et phases) du couple perturbateur à partir de la simple mesure de l'accélération induite par la vibration résiduelle mesurée sur un bâti solidaire de l'axe en rotatio

Cold winter temperatures condition the egg-hatching dynamics of a grape disease vector

The leafhopper Scaphoideus titanus is the vector of a major phytoplasma grapevine disease, Flavescence dorée. The vector’s distribution is in Eastern and Northern Europe, and its population dynamics varies as a function of vineyard latitude. We tested the hypothesis that hatching dynamics are cued by cold temperatures observed in winter. We exposed eggs from a natural population to simulated “cold” and “mild” winters and varied the exposure time at 5 °C from 0 to 63 days. We show that temperature cooling mainly affected the onset of hatching and is negatively correlated to the cold time exposure. The majority of hatchings occurred more quickly in cold rather than in mild winter simulated conditions, but there was no significant difference between the duration of hatching of eggs whatever the cold time exposure. In agreement with the Northern American origin of the vector, the diapause termination and thus the timing regulation of egg hatching require cold winters

Low CD4/CD8 T-Cell Ratio Associated with Inflammatory Arthropathy in Human T-Cell Leukemia Virus Type I Tax Transgenic Mice

Human T-cell leukemia virus type I (HTLV-1) can cause an aggressive malignancy known as adult T-cell leukemia/lymphoma (ATL) as well as inflammatory diseases such as HTLV-1-associated myelopathy/tropical spastic paraparesis (HAM/TSP). A transgenic mouse that expresses HTLV-1 Tax also develops T-cell leukemia/lymphoma and an inflammatory arthropathy that resembles rheumatoid arthritis. The aim of this study was to identify the primary T-cell subsets involved in the development of arthropathy in Tax transgenic mice. mRNA was strong in the spleen and joints of arthropathic mice, with a 40-fold increase compared with healthy transgenic mice.Our findings reveal that Tax transgenic mice develop rheumatoid-like arthritis with proliferating synovial cells in the joints; however, the proportion of different splenic T-cell subsets in these mice was completely different from other commonly used animal models of rheumatoid arthritis. The crucial T-cell subsets in arthropathic Tax transgenic mice appear to resemble those in HAM/TSP patients rather than those in rheumatoid arthritis patients

Un algorithme séquentiel de détection des ruptures de dynamiques d'un modèle arma.

Le problème de la détection des changements de dynamiques d'un signal susceptible d'une modélisation autoregressive à moyenne mouvante est assez fréquent en poursuite multisenseurs ou en détection de pannes. On propose une méthode originale basée sur un filtrage autoadaptatif du signal permettant d'élaborer une variable de décision sur laquelle il s'agira simplement de détecter un changement de niveau. Le filtrage auto-adaptatif est constitué par une procédure d'identification récursive (version du filtrage de Kalman étendu particulièrement adaptée au problème). La pseudo-innovation ainsi élaborée est une séquence blanche quand le filtre est accordé et toute rupture de dynamique du signal se traduit par une coloration de la pseudo-inno. vation, détectée de manière séquentielle. Après détection, les coefficients du modèle ARMA sont à nouveau estimés grâce à une re-initialisation automatique de la procédure d'identification. On envisage l'étude statistique du comportement du détecteur et on présente enfin une étude en simulation de l'algorithme

Un algorithme d'élimination des ternies d'interférences de la transformation de Wigner-Ville discrète

Les qualités de l'analyse des signaux par transformation de Wigner-Ville (TWV) sont aujourd'hui bien reconnues. Cependant, malgré sa compatibilité avec les opérateurs classiques du traitement du signal, on rappelle qu'elle présente le grave inconvénient de n'être pas compatible avec la somme de signaux. On présente d'abord les méthodes classiques d' élimination des artéfacts apparaissants dans la TWV d'une somme, puis on en présente une nouvelle, inspirée des méthodes de traitement d'image. Deux exemples d' applications sont alors proposés

Autoadaptive filtering of non stationnary signals

The aim of this paper is the recursive estimation of a non stationnary signal, disturbed by an independent additive noise . This kind of problem typically has to be solved when the signal is not correctly described by a statistical model, and particularly when the baseline has no regular and no predictible fluctuations, or when the additive measurement noise is non stationnary . In this case, the design of a state estimating filter (the signal and its derivatives) is quite difficult because it is necessary to perform the best tradeoff between the elimination of the additive noise, and the tracking of the high dynamics of the signal. We propose, first, a discrete-type "majorant" model (series of integrators)'which is a particular case of ARIMA models . Then, we show how to estimate in real time the statistical parameters of the noises in this model, which are used to adapt automatically the Kalman filter gain. However, risky high level dynamics of the signal may occur, and the model is no longer a "majorant" one . A bias appears, and to avoid this problem, we propose to join a high dynamics detector, based on the generalised likelihood ratio . This non linear part of the algorithm reduces the delay and finally leads to an efficient procedure .Etude de l'estimation récursive d'un signal non stationnaire perturbé par un bruit additif indépendant. Les caractéristiques-statistiques des bruits sont estimées en temps réel et sont utilisées pour ajuster le gain du filtre de Kalman d'estimation d'éta