Separation Des Sources Gaussiennes Et Non Gaussiennes Par Hos

Ce livre présente une nouvelle approche pour la séparation aveugle de composantes indépendantes dans le cas des mélanges instantanés et convolutifs. Nous développons des nouveaux critère et algorithmes basés sur les statistiques d'ordre supérieur. Plus précisement, nous nous intéressons par l'établissement d'un cadre unifié pour l'algorithme de la factorisation para-unitaire. Ceci est réalisé par la proposition d'une nouvelle famille de contraste à référence pour un mélange d'ordre supérieur à 1. Partant de ce résultat, nous avons proposé deux critères de contrastes avec et sans étape de blanchiment spatiale. Ensuite, nous allons proposer un critère de séparation basé sur les matrices d'intercumulants des observations et des signaux à référence. Cette méthode qui exploite des statistiques d'ordre supérieur, rende la séparation de sources colorées gaussiennes possible. La seule hypothèse est que les signaux à référence sont choisis de telle façon à éviter l'annulation des cumulants formant le critère à optimiser.