Download or read book Modelisation stochastique du signal ecrit par chaines de Markov cachees application a la reconnaissance automatique de l ecriture manuscrite written by Sophie Bercu and published by . This book was released on 1994 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Mod lisation stochastique du signal crit par cha nes de Markov cach es written by Sophie Bercu and published by . This book was released on 1994 with total page 167 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Avec le développement récent du multi-media et le désir de rendre la communication homme-machine plus naturelle et plus conviviale, de nouvelles interfaces orientées stylo sont apparues. L'acquisition des données se fait alors par l'intermédiaire d'un papier électronique et d'un stylo. Dans le cadre de l'interface entre la tablette et l'ordinateur, nous présentons dans cette thèse un système de reconnaissance en-ligne de mots dans un vocabulaire limité. La difficulté de la reconnaissance de l'écriture cursive manuscrite provient du degré important de variabilité inter- et intra-scripteur. Notre souci est de tenir compte de cette variabilité a tous les niveaux du traitement: lors du pretraitement, de l'extraction de primitives et enfin de la reconnaissance. Le pretraitement proposé reduit la quantité d'informations à analyser sans toutefois perdre d'informations pertinentes pour la reconnaissance du mot. Le choix des primitives constitue l'une des originalités de ce travail car elles tiennent compte des mécanismes de l'écriture ce qui élargit la reconnaissance a un grand nombre de scripteurs. La reconnaissance des mots est mise en oeuvre par l'intermédiaire d'un modèle de Markov caché construit à partir de ces primitives. Ce modèle est particulièrement bien adapté à notre problème: il permet d'intégrer différentes sources de connaissances nécessaires à la reconnaissance des mots et de par sa structure aléatoire, modélisé au mieux les phénomènes de variabilité de l'écriture. Les résultats obtenus attestent de l'intérêt et de l'efficacité de cette approche

Download or read book Techniques de mod lisation stochastique pour la reconnaissance de la parole written by Yann Guedon and published by . This book was released on 1990 with total page 139 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans un système de reconnaissance de parole, l'analyse acoustique consiste à reconnaître dans le signal de parole des unités acoustiques (phonèmes, syllabes, mots). Cette étude concerne les modèles stochastiques utilisés pour représenter ces unités acoustiques. Ces modèles sont tous composés d'un processus non-observable ou «caché» ; représentant la structure temporelle grossière de l'unité acoustique et d'un processus d'observation liant le processus caché aux paramètres acoustiques extraits du signal de parole. Le plus connu de ces modèles, composé d'une chaîne de Markov «cachée» et d'un processus d'observation, est appelé Modèle de Markov Caché. Différents types de processus cachés (chaîne de Markov, semi-chaîne de Markov, chaîne de Markov hiérarchisée) ainsi que différents types de processus d'observation (modélisation discrète, continue, semi-continue – processus multiple) sont combinés et comparés. L'algorithmique est détaillée (principe d'optimisation pour l'apprentissage : algorithme EM, algorithmes d'apprentissage et de reconnaissance) ; l'algorithmique correspondant aux semi-modèles de Markov cachés constitue l'apport majeur de ce travail. De nombreux tests ont été effectués dans le cadre d'un système de reconnaissance de 130 mots isolés multi-locuteur. Ces tests montrent l'intérêt de la modélisation explicite du temps passé dans chaque état du processus caché notamment par le biais d'une semi-chaîne de Markov; L'utilisation de plusieurs processus d'observation améliore de manière très importante les résultats en permettant d’extraire une information plus riche du signal de parole. Dans le but d'apprendre globalement un dictionnaire de modèles acoustiques, la modélisation semi-continue nous apparaît comme une technique très prometteuse. Enfin, dans le cadre d'un système de reconnaissance de parole continue, ce travail propose un outil d'évaluation de treillis d'unités acoustiques basé sur une comparaison graphe-graphe par programmation dynamique.

Download or read book Offline Handwriting Recognition Using Artificial Neural Network and Hidden Markov Model written by Yong Haur Tay and published by . This book was released on 2002 with total page 314 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Reconnaissance d criture manuscrite par des techniques markoviennes written by Sylvain Chevalier and published by . This book was released on 2004 with total page 135 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous présentons une approche de reconnaissance d'écriture manuscrite à partir des champs de Markov cachés et fondée sur une analyse entièrement bidimensionelle de l'écriture. Son originalité réside dans la combinaison d'une analyse fenêtrée de l'image, d'une modélisation markovienne et dans la mise en oeuvre de la programmation dynamique 2D qui permet un décodage rapide et optimal des champs de Markov. Un aspect important de ces travaux est la méthodologie de développement employée qui est centrée sur l'évaluation systématique des apports algorithmiques et des paramètres utilisés. Ces algorithmes sont en partie empruntés aux techniques utilisées dans le domaine de la reconnaissance de la parole et sont très génériques. L'approche proposée est validée sur deux applications corréspondant à des bases de données standard et librement disponibles. L'application de cette méthode extrêmement générique à une tâche de reconnaissance de chiffres manuscrits a permis d'obtenir des résultats comparables à ceux de l'état de l'art. L'application à une tâche de reconnaissance de mots manuscrits a permis de confimer que l'extension de cette approche à des tâches plus complexes était naturelle. L'ensemble de cette recherche a démontré la validité de l'approche développée qui apparaît comme candidate au statut d'approche standard à plusieurs problèmes de vision. En outre, elle ouvre la voie à de très nombreux développements concernant la tâche de traitement de l'écriture manuscrite et des améliorations significatives pourraient encore être apportées en recourant à d'autres principes issus du traitement de la parole et du langage. D'autres tâches comme la segmentation d'images devraient tirer avantage de la robustesse et de la faculté d'apprentissage de la modélisation que nous proposons.

Download or read book Sur diverses extensions des cha nes de Markov cach es avec application au traitement des signaux radar written by Jérôme Lapuyade-Lahorgue and published by . This book was released on 2008 with total page 163 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de cette thèse est de proposer différents modèles généralisant le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant couramment utilisé en inférence bayésienne de signaux. Les diverses extensions de ce modèle visent à l'enrichir et à prendre en compte différentes propriétés du signal, comme le caractère non gaussien du bruit, la nature semi-markovienne du signal caché ou la dépendance longue dans les observations. En guise d'application, nous étudions comment la segmentation obtenue par une méthode bayésienne peut être utilisée dans la détection de cibles dans le signal radar. Le détecteur original que nous implémentons utilise la différence de statistiques entre un signal reçu et les signaux reçus de son voisinage. Le détecteur ainsi implémenté s'avère donner de meilleurs résultats en présence de fort bruit que le détecteur habituellement utilisé en traitement radar.

Download or read book Un outil informatique de gestion de mod les de Markov cach s written by Bruno Jacob and published by . This book was released on 1995 with total page 226 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS PROPOSONS DANS CE DOCUMENT L'UTILISATION D'UN COMPILATEUR DE MODELES DE MARKOV CACHES DANS LE CADRE DE LA RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE LA PAROLE. APRES AVOIR PRESENTE LES CARACTERISTIQUES DU COMPILATEUR, NOUS PRESENTONS QUELQUES APPLICATIONS LE METTANT EN UVRE AFIN DE VALIDER CET OUTIL: ? UNE METHODE DE FILTRAGE LEXICAL EN DEUX ETAPES: UN SOUS-DICTIONNAIRE EST SELECTIONNE PAR UN MODELE DE MARKOV CACHE PRINCIPAL, DONT LES UNITES SONT DES CLASSES MAJEURES. A PARTIR DE CELUI-CI, UN MODELE DE MARKOV CACHE TEMPORAIRE EST CONSTRUIT AVEC DES UNITES PSEUDO-DIPHONES AFIN D'OBTENIR LE MOT RECONNU. LE COMPILATEUR EST ICI UTILISE DANS UNE APPLICATION CLASSIQUE DE RECONNAISSANCE. ? UNE NOUVELLE METHODE DE FUSION DE DONNEES ACOUSTIQUES ET ARTICULATOIRES A L'AIDE D'UNE RELATION DE TYPE MAITRE/ESCLAVE ENTRE DEUX MODELES DE MARKOV CACHES, DANS LE BUT D'AUGMENTER LA ROBUSTESSE DES RECONNAISSANCES DANS LE BRUIT. NOUS AVONS ADAPTE LE COMPILATEUR AFIN QU'IL CONSTRUISE CES VARIANTES DES MODELES DE MARKOV CACHES. ? UN SYSTEME DE DECODAGE ACOUSTICO-PHONETIQUE BASE SUR DES UNITES PHONETIQUES ISSUES D'UNE QUANTIFICATION VECTORIELLE. NOUS UTILISONS LE COMPILATEUR COMME UN OUTIL DE VALIDATION DU SYSTEME DE DECODAGE. ? UNE PROPOSITION DE POST-TRAITEMENT DES RESULTATS D'UN SYSTEME DE RECONNAISSANCE DE MOTS ISOLES AFIN D'EN AUGMENTER LES PERFORMANCES. NOUS TESTONS ICI LA COMPATIBILITE DES RESEAUX CONSTRUITS PAR LE COMPILATEUR AVEC CEUX D'UN SYSTEME DEJA EXISTANT. NOUS CONCLUONS PAR UNE DISCUSSION SUR LES EXTENSIONS POSSIBLES DU COMPILATEUR

Download or read book Reconnaissance de mots manuscrits cursifs par mod les de Markov cach s en contexte written by Anne-Laure Bianne-Bernard and published by . This book was released on 2011 with total page 165 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de cette thèse est d'élaborer un système de reconnaissance de mots manuscrits pouvant être appris et appliqué sur différents styles d'écriture. L'approche utilisée est une approche analytique: les mots sont découpés en sous-parties (caractères) à modéliser. Le découpage est effectué de manière implicite par l'utilisation de fenêtres glissantes qui permettent de transformer les images de mots en séquences. La méthode choisie pour apprendre les modèles de caractères utilise les modèles de Markov cachés (HMMs). Chaque caractère est représenté par un HMM de type Bakis, ce qui permet d'absorber les variations d'écriture entre scripteurs. Les mots sont reconstruits ensuite par concaténation des modèles qui les composent. Dans cette thèse, le choix est fait de chercher à améliorer la modélisation HMM de caractères en agissant au coeur même des modèles. A cette fin, une nouvelle approche est proposée, qui utilise l'aspect contextuel pour la modélisation : un caractère est modélisé en fonction de son contexte et son modèle est nommé trigraphe. La prise en compte de l'environnement d'un caractère pour sa modélisation implique cependant une multiplication des paramètres HMMs à apprendre sur un nombre souvent restreint de données d'observation. Une méthode originale de regroupement de paramètres est proposée dans ces travaux : le clustering d'états par position à l'aide d'arbres binaires de décision. Ce type de clustering, inédit dans les systèmes de reconnaissance de l'écriture, permet au système de réduire le nombre de paramètres tout en conservant l'un des principaux attraits des HMMs : l'utilisation d'un lexique de test indépendant de celui d'apprentissage.

Download or read book Algorithmes hybrides d apprentissage de chaines de Markov cach es written by Thierry Brouard and published by . This book was released on 1999 with total page 219 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La problématique de ce travail repose sur la qualité de modélisation de données (appelées observations) faite par des chaines de Markov cachées (CMC). Notre objectif est alors de proposer des algorithmes permettant d'améliorer cette qualité. Le critère retenu pour quantifier la qualité de la modélisation est la probabilité que la CMC génère des observations données. La résolution de ce problème fait appel à des techniques d'hybridation. Les outils employés conjointement aux CMC dans ce travail sont les algorithmes génétiques. Nous les utilisons ici pour répondre à une double attente. Premièrement, ils vont nous permettre d'explorer l'espace de recherche des CMC en évitant les optima locaux. Deuxièmement, l'algorithme génétique gère une caractéristique importante des CMC : leur nombre d'états. Au final, l'algorithme hybride le plus évolué détermine seul la meilleure CMC par rapport à un problème donné. C'est à dire qu'il conçoit une architecture (nombre d'états) et détermine les transitions nécessaires entre ces états. Différentes applications ont été réalisées dans le cadre de ce travail dans le domaine de la reconnaissance d'images, de la prévision de séries temporelles, de la ségmentation d'images et du suivi d'objets dans une séquence d'images. Les nouveaux algorithmes proposés par ce travail sont applicables à n'importe quel domaine, sous les hypothèses nécessaires aux CMC. Ils permettent un apprentissage rapide des modèles, et une détermination entièrement automatique de l'architecture (nombre d'états et transitions autorisées) des CMC.

Download or read book Reconnaissance de la parole par une methode hybride reseaux markoviens et base de regles written by Olivier Delemar and published by . This book was released on 1996 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Simulation Algorithmes Stochastiques written by Bartoli/Del Moral and published by Éditions Cépaduès. This book was released on 2011-09-05 with total page 13 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les algorithmes stochastiques font partie des techniques modernes de résolution numérique de nombreux problèmes pratiques et sont à la base de diverses applications industrielles avancées : traitement du signal non linéaire et non gaussien, estimation de trajectoires, traitement d'images, optimisation globale de fonctions numériques, calcul d'intégrales, simulation et approximation de mesures. Le lecteur trouvera dans un chapitre introductif tous les éléments de modélisation probabiliste nécessaires à la description markovienne précise d'algorithmes stochastiques. Le second chapitre s'articule autour des techniques de simulation de mesures de probabilité. Conçu pour être un chapitre de référence il contient un catalogue précis et détaillé permettant la simulation effective d'algorithmes. Le troisième chapitre est consacré à la description des modèles d'évolution markovien.

Download or read book Algorithmes hybrides d apprentissage de chaines de Markov cachees conception et applications a la reconnaissance des formes written by Thierry Brouard and published by . This book was released on 1999 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book MODELISATION MARKOVIENNE DE L ECRITURE MANUSCRITE APPLICATION A LA RECONNAISSANCE DES ADRESSES POSTALES written by ABDENAIM.. EL YACOUBI and published by . This book was released on 1996 with total page 307 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NOUS DECRIVONS DANS CE DOCUMENT UNE NOUVELLE METHODE DE MODELISATION DE L'ECRITURE POUR LA RECONNAISSANCE DE MOTS OU DE LOCUTIONS MANUSCRITES. LA TECHNIQUE PROPOSEE CONSISTE A REALISER UNE CARACTERISATION STATISTIQUE DE L'ECRITURE FONDEE SUR LES MODELES DE MARKOV. LE SYSTEME MIS AU POINT APPARTIENT A LA FAMILLE DES SYSTEME OMNI-SCRIPTEUR DE RECONNAISSANCE HORS-LIGNE DES MOTS MANUSCRITS SANS CONTRAINTE DANS UN VOCABULAIRE OUVERT MAIS LIMITE DYNAMIQUEMENT. LE CARACTERE REEL DE L'APPLICATION NOUS EXPOSE A PLUSIEURS DIFFICULTES TELLES QUE LA PRESENCE DE TOUS LES TYPES D'ECRITURE POSSIBLES (BATON, CURSIF, MIXTE), LA VARIATION DANS LES STYLES D'ECRITURE (ECRITURE PENCHEE, TAILLE VARIABLE, ETC.), LE PHENOMENE FREQUENT DES VARIANTES D'ECRITURE, OU ENCORE LES ERREURS DES SCRIPTEURS LORS DE LA REDACTION D'UNE PHRASE OU D'UN MOT. EN REVANCHE, L'APPLICATION ADMET QUELQUES CARACTERISTIQUES POSITIVES QUI FACILITENT LA TACHE DE RECONNAISSANCE. NOTAMMENT, LES LOCUTIONS SONT COMPOSES DE PLUSIEURS MOTS, ET SONT DONC CODES SUR PLUSIEURS CARACTERES. CETTE REDONDANCE REDUIT CONSIDERABLEMENT L'AMBIGUITE ENTRE LES FORMES SOUMISES A LA RECONNAISSANCE. D'AUTRE PART, DES PHRASES DIFFERENTES POSSEDENT RAREMENT DES MOTS COMMUNS, CE QUI AUGMENTE LES CHANCES DE DISCRIMINATION ENTRE LES DIFFERENTS CANDIDATS. NOUS FONDONS NOTRE SYSTEME SUR UNE APPROCHE DE SEGMENTATION BASEE SUR LA RECONNAISSANCE GUIDEE PAR LEXIQUE ET UTILISANT LES MODELES DE MARKOV CACHES. CETTE APPROCHE ADMET UN CARACTERE GLOBAL EN CE SENS QU'ELLE PRIVILEGIE LES DECISIONS DOUCES PAR RAPPORT AUX DECISIONS DURES. LA MODELISATION MARKOVIENNE PERMET D'INTEGRER PLUSIEURS NIVEAUX DE CONNAISSANCE AU SEIN D'UNE REPRESENTATION UNIQUE. CES NIVEAUX CORRESPONDENT A LA RECONNAISSANCE AU NIVEAU CARACTERE, AU NIVEAU MOT, AUX CONNAISSANCES A PRIORI SUR LE LANGAGE DE L'APPLICATION CONSIDEREE, ETC. LES DIFFERENTES ETAPES DU SYSTEME INTERAGISSENT POUR DELIVRER UNE DECISION LORS DE LA RECONNAISSANCE. POUR VALIDER NOTRE METHODE, NOUS AVONS DEVELOPPE UN SYSTEME COMPLET POUR LA RECONNAISSANCE DES MOTS MANUSCRITS DANS LES ADRESSES POSTALES. CE SYSTEME PERMET DE RECONNAITRE ET DE LOCALISER CONJOINTEMENT LE NOM DE VOIE DANS UNE LIGNE DE DISTRIBUTION ET POSSEDE LA CAPACITE D'ETABLIR UNE DECISION DE REJET EN CAS D'AMBIGUITE OU SI LA LIGNE TRAITEE NE CORRESPOND PAS A UNE LIGNE DE DISTRIBUTION. LES TESTS D'EVALUATION SUR DES IMAGES OBTENUES A PARTIR DES ENVELOPPES DU COURRIER REEL DONNENT DES RESULTATS TRES ENCOURAGEANTS ET PROUVENT LA ROBUSTESSE DE NOTRE SYSTEME. DANS LA PREMIERE PARTIE DE CE RAPPORT, NOUS DONNONS UNE VUE GENERALE DU PROBLEME DE LA RECONNAISSANCE DE L'ECRITURE MANUSCRITE EN DISCUTANT LES PROBLEMES RENCONTRES ET LES DIFFERENTES APPROCHES UTILISEES DANS LE DOMAINE. LA SECONDE PARTIE DECRIT DANS L'ORDRE CHRONOLOGIQUE LES DIFFERENTES PHASES DE TRAITEMENT QUI COMPOSENT NOTRE SYSTEME : LES PRETRAITEMENTS, LA SEGMENTATION DES MOTS EN CARACTERES, L'EXTRACTION DE PRIMITIVES ET LA RECONNAISSANCE.

Download or read book Contributions la reconnaissance de l criture cursive l aide des mod les de Markov cach s written by Xavier Dupré and published by . This book was released on 2004 with total page 482 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce manuscrit de thèse reprend tous les traitement permettant de reconnaître l'image d'un mot manuscrit, depuis le traitement de l'image jusqu'au résultat final. Les thèmes abordés sont la segmentation d'une image en graphèmes, la description de ces graphèmes par des vecteurs de caractéristiques, la classification de vecteurs de caractéristiques à l'aide de réseaux de neurones et de modèles de markov cachés. diverses améliorations sont apportées pour chacun de ces trois thèmes.

Download or read book Mod les et m thodes stochastiques written by Pierre Del Moral and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2014-04-14 with total page 500 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La théorie des probabilités et des processus stochastiques est sans aucun doute l'un des plus importants outils mathématiques des sciences modernes. Le théorie des probabilité s'illustre dans de nombreux domaines issus de la biologie, de la physique, et des sciences de l'ingénieur : dynamique des populations, traitement du signal et de l'image, chimie moléculaire, économétrie, sciences actuarielles, mathématiques financières, ainsi qu'en analyse de risque. Le but de cet ouvrage est de parcourir les principaux modèles et méthodes stochastiques de cette théorie en pleine expansion. Ce voyage ne nécessite aucun bagage spécifique sur la théorie des processus stochastiques. Les outils d'analyses nécessaires à une bonne compréhension sont donnés au fur et à mesure de leur construction, révélant ainsi leur nécessité. La théorie des processus stochastiques est une extension naturelle de la théorie de systèmes dynamiques à des phénomènes aléatoires. Elle contient des formalisation d'évolutions de phénomènes aléatoires rencontrés en physique, en biologique, en économie, ou en sciences de l'ingénieur, mais aussi des algorithmes d'exploration stochastique d'espaces de solutions complexes pour résoudre des problèmes d'estimation, d'optimisation et d'apprentissage statistique. Des techniques de résolution avancées en statistique bayésienne, en traitement du signal, en analyse d’événements rares, en combinatoire énumérative, en optimisation combinatoire, ainsi qu'en physique et chimie quantique sont exposées dans cet ouvrage. Probability theory and stochastic process theory are undoubtedly among the most important mathematic tools for the modern sciences. Probability theory has applications in several fields, such as biology, physics and the engineering sciences: population dynamics, signal and image processing, molecular chemistry, econometrics, actuarial science, financial mathematics, and risk analysis. This book provides an overview of stochastic models and methods for this very active field. Stochastic process theory is a natural extension of dynamic systems to random events. The book covers the modeling of random events in physics, biology, economics and the engineering sciences, while also introducing advanced problem-solving techniques in Bayesian statistics, signal processing and rare event analysis. No scientific background in stochastic process theory is needed.

Download or read book APPLICATIONS DE L IDENTIFICATION DES CHAINES DE MARKOV CACHEES AUX COMMUNICATIONS NUMERIQUES written by ROBERT.. VALLET and published by . This book was released on 1991 with total page 220 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJECTIF DE CETTE THESE EST D'APPLIQUER LA MODELISATION PAR DES MODELES DE MARKOV CACHES AUX SYSTEMES DE TRANSMISSION NUMERIQUES. L'ALGORITHME DE VITERBI DETERMINE LA SUITE DE SYMBOLES DE PROBABILITE A POSTERIORI MAXIMALE. L'ALGORITHME FORWARD-BACKWARD EVALUE LA PROBABILITE A POSTERIORI DE CHAQUE SYMBOLE D'INFORMATION. IL PEUT ETRE CONSIDERE COMME UN ALGORITHME DE VITERBI A ENTREE ET SORTIE PONDEREES. L'ALGORITHME DE BAUM-WELCH UTILISE CES PROBABILITES A POSTERIORI POUR ESTIMER SANS SEQUENCE D'APPRENTISSAGE LES PARAMETRES D'UN CANAL DE TRANSMISSION LINEAIRE OU NON LINEAIRE. ON A MONTRE LES RELATIONS QUI EXISTENT ENTRE LES ALGORITHMES D'IDENTIFICATION AVEC ET SANS SEQUENCE D'APPRENTISSAGE. ON A PROPOSE UN NOUVEL ALGORITHME D'ESTIMATION SANS SEQUENCE D'APPRENTISSAGE DE LA REPONSE IMPULSIONNELLE D'UN CANAL DE TRANSMISSION. ON A APPLIQUE CES ALGORITHMES POUR DETECTER DES DONNEES NUMERIQUES CODEES PAR UN CODE CONVOLUTIF ET TRANSMISES SUR UN CANAL DISPERSIF A BRUIT ADDITIF BLANC GAUSSIEN. UNE MODULATION NUMERIQUE MAQ TRANSMISE SUR UN CANAL AGB A PHASE ALEATOIRE EST REPRESENTEE PAR UN MODELE DE MARKOV CACHE. LA LOI JOINTE DES SYMBOLES D'INFORMATION ET DE LA PHASE DE LA PORTEUSE EST UNE LOI MELANGE DE GAUSSIENNE. SUR CE MODELE ON PEUT APPLIQUER L'ALGORITHME DE VITERBI OU L'ALGORITHME FORWARD-BACKWARD POUR ESTIMER LA PHASE DE LA PORTEUSE, ET ON DETECTE LES SYMBOLES D'INFORMATION PAR UN DEMODULATEUR PARTIELLEMENT COHERENT

Download or read book Processus stochastiques leurs graphes leurs usages written by Philippe Chrétienne and published by . This book was released on 1974 with total page 152 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: