GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Nous considérons le problème de la séparation aveugle de mélanges convolutifs de sources. Nous proposons un nouvel algorithme de bloc-diagonalisation conjointe d'un ensemble de matrices sous transformation non-orthogonale. Il repose sur l'optimisation algébrique d'un critère de type moindres carrés. L'intérêt majeur d'une telle approche, outre le fait qu'elle soit plus générale, est de rendre facultatif le blanchiment des observations. Des simulations informatiques sont présentées afin d'illustrer l'efficacité de l'approche proposée dans trois cas de figure : lorsque les matrices considérées sont exactement bloc-diagonales puis lorsqu'elles sont progressivement perturbées par un bruit additif Gaussien et enfin dans le contexte de la séparation aveugle de mélanges convolutifs de sources (les matrices considérées sont alors des matrices de covariance estimées)
