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- W2897434324 abstract "Dans cette these, nous nous sommes interesses a proposer de nouvelles methodes de Separation Aveugle de Sources (SAS) adaptees aux modeles de melange non-lineaires. La SAS consiste a estimer les signaux sources inconnus a partir de leurs melanges observes lorsqu'il existe tres peu d'informations disponibles sur le modele de melange. La contribution methodologique de cette these consiste a prendre en consideration les interactions non-lineaires qui peuvent se produire entre les sources en utilisant le modele lineaire-quadratique (LQ). A cet effet, nous avons developpe trois nouvelles methodes de SAS. La premiere methode vise a resoudre le probleme du demelange hyperspectral en utilisant un modele lineaire-quadratique. Celle-ci se repose sur la methode d'Analyse en Composantes Parcimonieuses (ACPa) et necessite l'existence des pixels purs dans la scene observee. Dans le meme but, nous proposons une deuxieme methode du demelange hyperspectral adaptee au modele lineaire-quadratique. Elle correspond a une methode de Factorisation en Matrices Non-negatives (FMN) se basant sur l'estimateur du Maximum A Posteriori (MAP) qui permet de prendre en compte les informations a priori sur les distributions des inconnus du probleme afin de mieux les estimer. Enfin, nous proposons une troisieme methode de SAS basee sur l'analyse en composantes independantes (ACI) en exploitant les Statistiques de Second Ordre (SSO) pour traiter un cas particulier du melange lineaire-quadratique qui correspond au melange bilineaire." @default.
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