Modelisation parametrique et classification automatique de signaux de forme transitoire

Abstract

La présente communication décrit une procédure de classification automatique mise en place sur une banque de signaux tests, préalablement expertisés, de type complexe et issus de contrôle non destructif. L'étape de classification intervient après une phase de détection-segmentation et une phase de modélisation paramétrique (Prony étendue) des transitoires du signal, représentatifs d'événements que l'on désire classifier. Sur les vecteurs de paramétres obtenus _ paramètres autorégressifs, coefficients cepstraux, coefficients de réflexion, tous introduits à partir d'une modélisation autorégressive _ on mesure les performances, en pourcentage de bien classés, de plusieurs métriques sur des classes définies à priori. Nous mettons en évidence la supériorité de la métrique associée à la matrice d'inertie _ de covariance totale (métrique de Mahalanobis) et interclasse _ opérant sur les coefficients cepstraux