The problem of sources discrimination, very classical in Signal Processing field, is also an actual problem in biological systems .
Biological sensors are sensitive to many sources, so the Central Nervous System processes typically multidimensional signais,
each component of which is an unknown mixture of unknown sources, assumed independent .
The neuromimetic solution, proposed in this paper, is based on a recursive and fully-interconnected network of operators. The
weight of the connections are varying according to an adaptation rule, which executes an independence test of the network
outputs . With regard to adaptation rudes used in adaptive filtering, here the adaptive increment is achieved necessarily by the
product of two non-linear functions .
Some experimental results, in Signal Processing and Image Processing fields, show the efficiency of this adaptive algorithm . We
proue also the possible generalization of this algorithm in the case of more complex (non-linear, degenerated, etc .) mixtures .
This algorithm points out a new concept of Independent Components Analysis, more powerful than this one of Principal
Components Analysis, and applicable in the general frame of data analysis.Le problème de séparation de sources, très classique en traitement du signal, correspond aussi à une réalité dans les systèmes
biologiques . En effet, les capteurs biologiques sont sensibles à de multiples sources, le système nerveux central traite donc
des signaux multi-capteurs dont chaque composante est un mélange inconnu de sources inconnues, supposées indépendantes .
La solution neuromimétique, proposée dans cet article est fondée sur un réseau récursif d'opéreurs complètement interconnectés,
et dont le poids des connexions évoluent selon une règle d'adaptation, qui opère un test d'indépendance des sorties du
réseau . Par rapport aux règles utilisées en filtrage adaptatif, l'incrément d'adaptation fait intervenir nécessairement le produit
de deux fonctions non linéaires.
Plusieurs résultats expérimentaux dans le domaine du Traitement du Signal ou du Traitement d'Images illustrent les
performances de l'algorithme . La généralisation à des mélanges plus complexes, ou dégénérés est également discutée et
illustrée .
Cet algorithme révèle aussi un nouveau concept d'Analyse en Composantes Indépendantes, plus fort que celui d'Analyse en
Composantes Principales, applicable dans le cadre général de l'analyse de données
