Search

Dans cet article, nous présentons une stratégie de détection d’épilepsie à partir de signaux EEG (issus d’un seul capteur) basée sur l’algorithme de visibilité, qui consiste à transformer une série temporelle en un graphe dit de visibilité (GV). Nous montrons la pertinence de la distribution des degrés des sommets du GV, qui, combinée à une fonction noyau type Jensen-Shannon d’une machine à vecteurs de support (SVM) permet une classification binaire performante : présence ou absence d’une crise d’épilepsie. La méthode proposée est illustrée sur des données réelles et les résultats comparés à des méthodes de la littérature. Les résultats obtenus en termes de précision, de sensibilité et de spécificité sont similaires à ceux de la littérature voire meilleurs, et ce, en exploitant un seul attribut, à savoir la distribution des degrés du graphe.

Dans ce travail, nous exploitons la variation de l’entropie de von Neumann de graphes comme mesure de vulnérabilité en proposant une nouvelle forme approchée de cette entropie basée sur des attributs structurels du graphe, à savoir le nombre d’arêtes, de sommets ou encore des degrés du graphe. L’utilisation d’une telle forme est motivée par l’optimisation du temps de calcul qui en découle. Disposant d’une forme simplifiée de l’entropie, nous l’utilisons pour la caractérisation de la vulnérabilité des graphes via l’étude de la variation entropique du graphe suite à la suppression d’arêtes. Les résultats obtenus sur des graphes de grandes tailles montrent la pertinence d’une telle approximation.

In this work, we present a new strategy for measuring the vulnerability of network connections, modeled by a graph, via the variations of the Von Neumann entropy of the density matrix associated to this graph, this one being seen as a quantum system. We show that the change of the weight of an edge impacts the resulting Von Neumann entropy, which includes not only the intensity of the perturbation induced but also a quantity related to the degrees of the nodes adjacent to the perturbed edge. An algorithm based on this strategy has been developed. The obtained results confirm the relevance of this new measure. Our algorithm highlights the discontinuities that could appear in the structure by proposing a hierarchical decomposition into subgraphs relative to the degrees of vulnerability of the edges. The obtained map guarantees a better network security.

In this paper we consider the hermitian extension of the cross-Psi_B-energy operator that we will denote by Psi_H. In addition, cross energy terms are formalized through multivariate signals representation. We investigate the connection between the interaction energy function of Psi_H and the cross-power spectral density (CPSD)of two complex valued signals. In particular, this link permits to use this operator for estimating the CPSD. We illustrate the interest of Psi_H as a similarity between a pair of signals in frequency domain on synthetic and real data.; International audience; In this paper we consider the hermitian extension of the cross-Psi_B-energy operator that we will denote by Psi_H. In addition, cross energy terms are formalized through multivariate signals representation. We investigate the connection between the interaction energy function of Psi_H and the cross-power spectral density (CPSD)of two complex valued signals. In particular, this link permits to use this operator for estimating the CPSD. We illustrate the interest of Psi_H as a similarity between a pair of signals in frequency domain on synthetic and real data.

The authors would like to thank Professor Mohamed Bahoura from Universite de Quebec a Rimouski for fruitful discussions on time adaptive thresholding In this paper a speech denoising strategy based on time adaptive thresholding of intrinsic modes functions (IMFs) of the signal, extracted by empirical mode decomposition (EMD), is introduced. The denoised signal is reconstructed by the superposition of its adaptive thresholded IMFs. Adaptive thresholds are estimated using the Teager–Kaiser energy operator (TKEO) of signal IMFs. More precisely, TKEO identifies the type of frame by expanding differences between speech and non-speech frames in each IMF. Based on the EMD, the proposed speech denoising scheme is a fully data-driven approach. The method is tested on speech signals with different noise levels and the results are compared to EMD-shrinkage and wavelet transform (WT) coupled with TKEO. Speech enhancement performance is evaluated using output signal to noise ratio (SNR) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ) measure. Based on the analyzed speech signals, the proposed enhancement scheme performs better than WT-TKEO and EMD-shrinkage approaches in terms of output SNR and PESQ. The noise is greatly reduced using time-adaptive thresholding than universal thresholding. The study is limited to signals corrupted by additive white Gaussian noise.

International audience; In this paper we consider the hermitian extension of the cross-Psi-B energy operator, that we will denote by Psi-H . In addition, cross energy terms are formalized through multivariate signals representation. We investigate the connection between the interaction energy function of Psi-H and the cross-power spectral density (CPSD) of two complex valued signals. In particular, this link permits to use this operator for estimating the CPSD. We illustrate the interest of Psi-H as a similarity between a pair of signals in frequency domain on synthetic and real data.

Dans cet article, nous proposons un nouveau schéma de débruitage des signaux basé sur la décomposition modale empirique associée à une analyse fréquentielle. Le principe de l’approche consiste à seuiller les modes extraits du signal bruité dans le domaine fréquentiel et non dans le domaine temporel comme c’est le cas du débruitage classique. Chaque mode est décomposé en blocs de même taille et le contenu fréquentiel de chacun d’eux est analysé. Le critère de sélection d’un bloc dit"pertinent" repose sur deux seuils, l’un énergétique, le second fréquentiel, seuils obtenus à l’issue d’une phase d’apprentissage. Le signal est alors reconstruit en utilisant tous les modes seuillés. Les performances du nouveau débruitage sont illustrés sur des signaux synthétiques et réels et les résultats comparés à ceux de la littérature.; National audience; Dans cet article, nous proposons un nouveau schéma de débruitage des signaux basé sur la décomposition modale empirique associée à une analyse fréquentielle. Le principe de l’approche consiste à seuiller les modes extraits du signal bruité dans le domaine fréquentiel et non dans le domaine temporel comme c’est le cas du débruitage classique. Chaque mode est décomposé en blocs de même taille et le contenu fréquentiel de chacun d’eux est analysé. Le critère de sélection d’un bloc dit"pertinent" repose sur deux seuils, l’un énergétique, le second fréquentiel, seuils obtenus à l’issue d’une phase d’apprentissage. Le signal est alors reconstruit en utilisant tous les modes seuillés. Les performances du nouveau débruitage sont illustrés sur des signaux synthétiques et réels et les résultats comparés à ceux de la littérature.

National audience; Cet article présente une nouvelle technique de compression audio à bas débit, basée sur la décomposition EMD (Empirical Mode Decomposition), en association avec un modèle d'audition (seuil de masquage). Par un processus de tamisage, le signal audio est décomposé en une somme finie de composantes de type AM-FM, appelées IMF (Intrinsic Mode Function) parfaitement décrites par leurs extrema. En adoptant un seuillage approprié, contrôlé par le modèle psycho-acoustique, seuls les extrema pertinents d'une IMF sont codés. Le nombre de bits alloué au codage des extrema seuillés varie d'une IMF à une autre et respecte la contrainte d'inaudibilité de l'erreur de quantification. Les techniques de seuillage des extrema et d'allocation des bits sur lesquelles repose le procédé de compression proposé, garantissent un bas débit et une bonne qualité d'écoute du signal codé-décodé. Les résultats obtenus sur différents signaux audio, mettent en évidence l'intérêt de l'approche proposée. Comparé à une compression par ondelette et au codeur MP3, le codeur proposé présente un gain de performances significatif en termes de taux de compression et de qualité d'écoute.