Séparation aveugle de sources Markoviennes et non-stationnaires

Abstract

Dans cet article, nous proposons une extension, au cas non-stationnaire, d'une méthode de séparation aveugle de sources stationnaires et autocorrélées que nous avons développée précédemment. La méthode présentée se base sur une approche de maximum de vraisemblance et permet de simplifier les fonctions de densité de probabilité conditionnelles (pdfs) des sources en les modélisant par des processus de Markov. Pour tenir compte de la non-stationnarité des sources, deux méthodes, basées respectivement sur un découpage par blocs et une approche à noyau, sont utilisées pour estimer les fonctions score des sources. Les tests de séparation réalisés sur des signaux temporels et des images prouvent les très bonnes performances de nos méthodes