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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W12086574> ?p ?o ?g. }

• W12086574 abstract "Le travail presente dans cette these a pour objectif de proposer et d'evaluer les performances de differentes techniques de suppression de bruit impulsif de type asynchrone adaptees aux transmissions sur courants porteurs en lignes (CPL) indoor. En effet, outre les caracteristiques physiques specifiques a ce type de canal de transmission, le bruit impulsif asynchrone reste la contrainte severe qui penalise les systemes CPL en terme de QoS. Pour remedier aux degradations dues aux bruits impulsifs asynchrones, les techniques dites de retransmission sont souvent tres utilisees. Bien qu'elles soient efficaces, ces techniques de retransmission conduisent a une reduction de debit et a l’introduction de delais de traitement supplementaires pouvant etre critiques pour des applications temps reel. Par ailleurs, plusieurs solutions alternatives sont proposees dans la litterature pour minimiser l'impact du bruit impulsif sur les transmissions CPL. Cependant, le nombre de techniques, qui permettent d'obtenir un bon compromis entre capacite de correction et complexite d'implantation reste faible pour les systemes CPL. Dans ce contexte, nous proposons dans un premier temps d'utiliser un filtre lineaire adaptatif : le filtre de Widrow, nomme aussi ADALINE (ADAptive LInear NEuron), que nous utilisons comme methode de debruitage pour les systemes CPL. Pour ameliorer les performances du debruitage effectue a l'aide d'ADALINE, nous proposons d'utiliser un reseau de neurones (RN) non lineaire comme methode de debruitage. Le reseau de neurones est un bon outil qui est une generalisation de la structure du filtre ADALINE. Dans un deuxieme temps, pour ameliorer les performances du debruitage par un reseau de neurones, nous proposons un procede d'annulation du bruit impulsif constitue de deux algorithmes : EMD (Empirical Mode Decomposition) associe a un reseau de neurones de type perceptron multicouches. L'EMD effectue le pretraitement en decomposant le signal bruite en signaux moins complexes et donc plus facilement analysables. Apres quoi le reseau de neurones effectue le debruitage. Enfin, nous proposons une methode d'estimation du bruit impulsif utilisant la methode GPOF (Generalized Pencil Of Function). L'efficacite des deux methodes, EMD-RN et la technique utilisant l'algorithme GPOF, est evaluee en utilisant une chaine de simulation de transmission numerique compatible avec le standard HPAV." @default.
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