Nous proposons un nouveau type de filtres numériques extrayant un signal à variations brusques d'un bruit aléatoire
d'amplitude limitée. Ces filtres sont obtenus en modifiant la sortie d'un filtre linéaire par une transformation non
linéaire bornant supérieurement la différence entre la sortie et l'entrée . Ces filtres, faciles à réaliser, sont très
efficaces . Nous proposons de les dénommer : filtres numériques non linéaires E-saturés .
La partie linéaire est un des filtres usuellement employés pour la réduction de bruit . Nous envisageons successivement
des filtres numériques non linéaires, non récursifs passe-bas, récursifs et de Kalman . Le filtre de Kalman est construit
à partir d'un modèle statistique du signal . L'efficacité des filtres numériques non linéaires E-satured, non récursifs
passe-bas, r de Kalman . Le filtre de Kalman est construit à partir d'un modèle statistique du signal . L'efficacité des
filtres numériques non linéaires E-satured est illustrée sur des signaux simulés et leurs caractéristiques fonctionnelles
moyennes sont présentées .A new type of nonlinear digital filters which aims at removing small-amplitude random noises from a signal
containing large-amplitude abrupt changes is proposed . These filters are constructed by nonlinearizing linear
digital filters with a simple nonlinear function, and the difference between the input and the output of these
filters is limited to a certain finite value . These filters are very easy to be realized and work quite effectively. We
name these nonlinear digital filters as E-separating nonlinear digital filters (E-separating filters for short) .
The linear filters used in the nonlinearization are usual linear digital filters used for noise reduction . First, cseparating
filters using a nonrecursive linear low-pass filter and a recursive one are proposed, and then an Eseparating
filter using a Kalman filter is proposed . They are named as an E-filter, a recursive E-filter, and an EKalman
filter, respectively . The E-Kalman filter can take the local statistical characteristics of the signal into
consideration as well as the abrupt changes .
Moreover, a generalized form of the E-separating filter is proposed.
Finally, computer simulations show the effectiveness of these E-separating filters and their statistical caracteristics
are presented
