Séparation aveugle de sources (SAS) par optimisation BCO (Bee colony Optimization) dans mélange non-linéaire : Application aux signaux paroles

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dc.contributor.authorBenkhaled, Nour el houda
dc.contributor.authorBelgeuleil, Aicha
dc.contributor.authorEnca/ KHALFA, ALI
dc.date.accessioned2022-07-14T07:39:48Z
dc.date.available2022-07-14T07:39:48Z
dc.date.issued2022-07-14
dc.description.abstractLa Séparation Aveugle de Sources (SAS) est un sujet de grand intérêt dans le domaine du traitement du signal qui a été très investi au cours de la dernière décennie. La séparation aveugle de source (BSS) consiste à récupérer des signaux de source inconnus uniquement à partir des mélanges observés, mot aveugle signifie on n’a pas besoin d’information sur les signaux source original sauf leurs indépendances statiques. L'objectif de cette mémoire est d’appliquer l’algorithmes d’optimisation Bee colony optimization(BCO)e aux signaux paroles dans le mélange non-linéaire en s’appuyant sur un ensemble de simulations sur des exemples sources paroles, où nous présentons les résultats de simulation ainsi que les critères de performance de cette techniques en le comparant au méthode classiques appelé FASTICA.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/30348
dc.language.isofren_US
dc.publisheruniversity of M'silaen_US
dc.relation.ispartofseries16/2022;
dc.subjectSéparation Aveugle de Sources BSS; paroles ; optimisation des colonies d’abeilles (BCO), FASTICAen_US
dc.titleSéparation aveugle de sources (SAS) par optimisation BCO (Bee colony Optimization) dans mélange non-linéaire : Application aux signaux parolesen_US
dc.typeThesisen_US

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