Letteratura scientifica selezionata sul tema "Echantillonnage non-uniforme en ondelettes"

Avec le fort développement de l'Internet des Objets (IoT), il devient nécessaire de converger vers de nouveaux capteurs dit intelligents. Ces capteurs doivent permettre d'analyser l'environnement extérieur, comprendre le contexte dans lequel ils sont utilisés et être conscient des besoins utilisateurs. Ils doivent cependant rester petits, fiables, bon marché et avoir une autonomie de plusieurs années. La conversion analogique-paramètre (Analog-to-Feature, A2F) est une nouvelle méthode d'acquisition pensée pour les appareils IoT, et semble être une solution adaptée pour de tels capteurs. Cette conversion consiste à extraire des paramètres directement sur le signal analogique. Une sélection pertinente des paramètres permet d'extraire uniquement l'information nécessaire à une tache particulière. Le convertisseur proposé est basé sur la technique de l'échantillonnage non-uniforme en ondelettes (NUWS). L'architecture mélange le signal analogique avec des ondelettes paramétrables avant d'intégrer et convertir le signal en données numériques. L'objectif de la thèse est de proposer une méthode pour concevoir un convertisseur A2F générique basé sur le NUWS. Il est ainsi nécessaire de définir les caractéristiques des ondelettes afin d'acquérir une large gamme de signaux basse fréquence (ECG, EMG, EEG, parole…). Cette étape nécessite l'utilisation d'algorithmes de sélection de paramètres et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour sélectionner le meilleur ensemble d'ondelettes pour une application donnée et qui doit permettre de définir les spécifications du convertisseur. L'étape de sélection des paramètres doit tenir compte des contraintes de mise en œuvre pour optimiser au mieux la consommation d'énergie. Un algorithme de sélection de paramètres est proposé pour choisir des ondelettes pour une application donnée, afin de maximiser la précision de classification tout en diminuant la consommation d'énergie, grâce à un modèle de consommation réalisé dans une technologie CMOS 0.18μm
The Internet of Things (IoT) is currently experiencing huge developments. IoT includes lots of different devices such as Wireless Sensors Networks (WSN) or wearable electronics that rely on wireless communications. These networks need to understand the context in which they are used. This mean that the system must know what is happening around it, i.e. sense the environment, and understands the needs of the user. This requires always-on sensing on many sensors while being small, cheap, reliable and having a lifetime of several years. Analog-to-Feature (A2F) conversion is a new acquisition method that was thought for IoT devices. The converter aims at extracting useful features directly on the analog signal. By carefully choosing a set of features, it is possible to acquire only the relevant information for a given task. The proposed converter is based on the Non-Uniform Wavelet Sampling (NUWS) architecture. The architecture mixes the analog signal with tunable wavelets prior to integration and digital conversion. The aim of the thesis is to propose a method to design a generic A2F converter based on the NUWS. It includes the definition of the wavelet parameters in order to acquire a broad range of low frequency signals (ECG, EMG, EEG, speech …). This step requires the use of feature selection algorithms and machine learning algorithms for selecting the best set of wavelets for a given application and should be used to define the specifications for the converter. The feature selection step must be aware of physical implementation constraints to optimize energy consumption as much as possible. A feature selection algorithm is proposed to choose wavelets for a given application, in order to maximize classification accuracy while decreasing power consumption, through a power model designed in CMOS 0.18μm

Cette thèse de Doctorat s'inscrit dans le domaine de la conception de circuits innovants pour la numérisation des signaux radio multistandard. La nouveauté dans ce travail de recherche provient de l'exploration, pour la première fois dans le domaine des systèmes radio, de l'apport de l'utilisation des techniques d'échantillonnage non uniforme (NUS, Non Uniform Sampling). L'innovation de recherche apportée concerne l'établissement de formulations analytiques pour le calcul des métriques d'évaluation des performances de la technique NUS et pour le dimensionnement d'un nouveau récepteur radio multistandard avec un convertisseur analogique numérique (ADC, Analog-to-Digital Converter) contrôlé par une horloge non uniforme. Les résultats de cette étude ont conduit à la synthèse d'un filtre anti-repliement unique pour les standards GSM/UMTS/WiFi et à la diminution la fréquence moyenne d'échantillonnage de l'ADC ce qui a permis de diminuer la consommation de puissance de l'ADC et d'éliminer le circuit du contrôle automatique de gain (AGC). L'étude analytique et la conception niveau système ont été complétées par la proposition d'une architecture numérique originale de génération d'horloge non uniforme permettant de s'affranchir des contraintes et limitations des oscillateurs non uniformes proposés dans la littérature. Ce circuit Pseudorandom Signal Sampler (PSS) a fait l'objet d'une synthèse et d'une validation préliminaire sur FPGA puis la conception d'un circuit VLSI en technologie CMOS numérique 65 nm. Les résultats d'implémentation du PSS ont permis d'obtenir, pour un facteur de quantification temporelle égal à 16, une surface active de 470 (µm)², des fréquences moyennes d'échantillonnage pouvant atteindre 200 MHz basées sur un synthétiseur de fréquence qui offre des fréquences jusqu'à 3. 2 GHz et enfin une consommation de puissance de 1. 45 à 290. 4 µW pour des fréquences d'échantillonnage moyennes allant de 1 MHz à 200 MHz. Une validation expérimentale de l'étage de numérisation proposé a été effectuée grâce à la réalisation d'une plate-forme de test composée du circuit générateur PSS dont la sortie contrôle un ADC auquel est appliqué en entrée un signal sinusoïdal de test et d'un PC pour l'acquisition par FIFO mais aussi pour le traitement des données. Les résultats des tests expérimentaux obtenus ont permis de confirmer les résultats théoriques en termes de diminution de la consommation de l'ADC
Research activities of this Doctorate thesis deal with the design of innovative circuits for multistandard signals digitalization. The originality of this research work comes from the use for the first time of Non Uniform Sampling (NUS) techniques for radio systems design and implementation. Presented research innovation is relative to the establishment of analytical formulations for NUS technique performance evaluation metrics to design a novel multistandard radio receiver topology with an Analog-to-Digital Converter (ADC) controlled by a non uniform clock. Results of this study have led to the synthesis of a single anti-aliasing filter for GSM/UMTS/WiFi standards and the reduction of ADC mean sampling frequency that allows the ADC power consumption reduction and the elimination of the Automatic Gain Control (AGC) circuit. The analytical study and the system level design have been completed by the proposal of an original digital architecture for a Pseudorandom Signal Sampler (PSS) circuit designed to overcome previous non uniform generators constraints. This PSS circuit experimental validation have been first achieved thanks to a preliminarily FPGA-based implementation then by a VLSI circuit design on 65 nm Digital CMOS technology. The PSS implementation results lead, for a time quantizer factor of 16, to a 470 (μm)² active area occupation, mean sampling frequencies reaching 200 MHz based on frequency synthesiser offering frequencies until 3. 2 GHz and finally a power consumption from 1. 45 to 290. 4 μW for mean sampling frequencies ranging from 1 MHz to 200 MHz. An experimental validation of proposed digitalization stage have been achieved thanks to the development of a test setup composed by the PSS generator delivering ADC control clock signals. A test sine wave is applied to the ADC input and its output is processed by a PC-based software created for sampled data processing. Obtained experimental results confirmed theoretical results in terms of ADC power consumption reduction

Nous proposons un nouveau schéma d’échantillonnage non uniforme périodique appelé Système d’Échantillonnage Non Uniforme en Radio Intelligente (SENURI). Notre schéma détecte la localisation spectrale des bandes actives dans la bande totale échantillonnée afin de réduire la fréquence moyenne d’échantillonnage, le nombre d’échantillons prélevé et par conséquent la consommation d’énergie au niveau du traitement numérique. La fréquence moyenne d’échantillonnage du SENURI dépend uniquement du nombre de bandes contenues dans le signal d’entrée x(t). Il est nettement plus performant, en termes d’erreur quadratique, qu’une architecture classique d’échantillonnage non uniforme périodique constituée de p branches, lorsque le spectre de x(t) change dynamiquement
In this work we consider the problem of designing an effective sampling scheme for sparse multi-band signals. Based on previous results on periodic non-uniform sampling (Multi-Coset) and using the well known Non-Uniform Fourier Transform through Bartlett’s method for Power Spectral Density estimation, we propose a new sampling scheme named the Dynamic Single Branch Non-uniform Sampler (DSB-NUS). The idea of the proposed scheme is to reduce the average sampling frequency, the number of samples collected, and consequently the power consumption of the Analog to Digital Converter (ADC). In addition to that our proposed method detects the location of the bands in order to adapt the sampling rate. In this thesis, we show through simulation results that compared to existing multi-coset based samplers, our proposed sampler provides superior performance, both in terms of sampling rate and energy consumption. It is notconstrained by the inflexibility of hardware circuitry and is easily reconfigurable. We also show the effect of the false detection of active bands on the average sampling rate of our new adaptive non-uniform sub-Nyquist sampler scheme

Dans le cadre de la certification de ses moteurs d'hélicoptères, Safran Helicopter Engines réalise des essais en fonctionnement lors desquels les réponses vibratoires de turbomachines (compresseurs et turbines) sont mesurées. Les réponses vibratoires contiennent des modes (ou raies spectrales) dont les fréquences et amplitudes doivent être caractérisées. Les mesures sont réalisées par la technologie tip-timing qui permet d'observer les vibrations de toutes les pales d'un aubage en rotation.Cependant, la technologie tip-timing présente deux spécificités importantes. Premièrement, l'échantillonnage des signaux de vibrations est irrégulier quasi-périodique. Deuxièmement, l'ordre de grandeur des fréquences de vibration est généralement supérieur à la fréquence d'échantillonnage équivalente. Ces deux caractéristiques donnent lieu à des artefacts des composantes fréquentielles sur les spectres des signaux de vibrations. Ceux-ci gênent alors fortement l'identification du contenu spectral et perturbent donc l'interprétation du comportement vibratoire des pales.La nouvelle méthode d'analyse spectrale proposée s'appuie sur une modélisation parcimonieuse des signaux tip-timing et prend en compte les variations de la fréquence de rotation. L'analyse spectrale des signaux est alors réalisée par la minimisation d'un critère des moindres carrés linéaires régularisé par une pénalisation de "norme-l0" par l'algorithme Block-OMP.À l'aide de résultats numériques sur signaux synthétiques, il est démontré que cette méthode fournit de bonnes performances d'estimations des composantes spectrales et réalise une réduction importante de leurs artefacts. La prise en compte des variations de la fréquence de rotation permet en effet de tirer profit de l'utilisation de longues durées d'observation afin de réduire significativement les artefacts des composantes fréquentielles contenus dans les spectres. Par ailleurs, avec des performances légèrement meilleures à celles de l'ESMV (méthode reconnue pour l'analyse spectrale des signaux tip-timing), la méthode proposée est environ cent fois plus rapide.Deux cas de données réelles sont étudiés. À travers une détection de crique de pale, le premier cas d'étude montre que la méthode proposée est pertinente et réalise des estimations comparables aux méthodes industrielles. Le second cas d'étude présente plusieurs vibrations synchrones et asynchrones simultanées. Cela met en avant la capacité de réduction des artefacts des composantes fréquentielles de la méthode développée afin de faciliter l'interprétation du contenu vibratoire complexe de ce signal.L'optimisation du placement des sondes tip-timing est également étudiée pour faciliter l'identification des composantes synchrones. À partir de résultats numériques, il est démontré qu'éloigner les capteurs améliore l'estimation des amplitudes ce type de composantes
As part of the certification of its helicopter engines, Safran Helicopter Engines performs operational tests in which the vibrations responses of turbomachines (compressors and turbines) are measured. The vibratory responses contain modes (or spectral lines) whose frequencies and amplitudes must be characterized. The measurements are provided by the tip-timing technology which can observe the vibrations of all the blades while rotating.However, tip-timing technology has two important features. Firstly, the sampling of the vibrating signals is irregular quasi-periodic. Secondly, the vibrating frequencies are generally higher than the equivalent sampling frequency. These two characteristics generate frequency components artefacts onto the vibrating signals spectrum. As a consequence, they strongly hinder the identification of the spectral content and thus disturb the interpretation of the blades vibratory behaviour.The proposed new spectral analysis method relies on sparse modelling of the tip-timing signals and considers the variations of the rotational frequency. The spectral analysis of the signals is then performed by the minimization of a linear least squares criterion regularized by a penalty of "norm-l0" by the Block-OMP algorithm.Using numerical results from synthetic signals, it is shown that this method provides good spectral component estimation performances and achieves a significant reduction of their artefacts. Considering the variations of the rotational frequency allows to take advantage of the use of long observation periods in order to significantly reduce the frequency components artefacts contained in the spectrum. In addition, with slightly better performances than the ESMV (acknowledged method for the tip-timing signals spectral analysis), the proposed method is about a hundred times faster.Two cases of real data are studied. Through a detection of a blade crack, the first studied case shows that the proposed method is relevant and makes equivalent estimates with respect to industrial methods. The second studied case presents several simultaneous synchronous and asynchronous vibrations. That highlights the ability to reduce the frequency components artefacts of the developed method in order to simplify the interpretation of the complex vibratory content of this signal.The optimization of the positioning of the tip-timing probes is also studied in order to simplify the identification of synchronous components. From numerical results, it is demonstrated that moving away the probes improves the amplitudes estimation of this type of components

La spectrométrie de masse fournit deux types d’informations : la masse moléculaire des molécules présentes dans un mélange, en une première expérience (MS), puis leurs structures après isolation suivie de fragmentation, obtenues une à une (MS/MS). La spectrométrie de masse FT-ICR bidimensionnelle permet d’obtenir toutes ces informations en une seule expérience, sans isolation, quelle que soit la complexité de l’échantillon. Le prix à payer est une faible résolution dans la dimension indirecte, pouvant être améliorée par une augmentation du temps d’analyse, mais qui semblait limiter cette technique à une simple curiosité scientifique.Le premier objectif est d’implémenter l’échantillonnage non uniforme (NUS) en FT-ICR MS 2D. Cette technique consiste en l’acquisition aléatoire du même nombre de points dans la dimension indirecte que lors d’une acquisition uniforme, mais sur une plage de t1max plus grande. Les points manquants sont ensuite reconstruits par des algorithmes, entrainant une augmentation significative de la résolution du signal sans perte de temps sur le spectromètre. La première étape est de créer un algorithme générant un échantillonnage aléatoire de distribution uniforme pour une couverture optimale de la plage de t1max. Les algorithmes de reconstruction ayant des difficultés à reconstituer des signaux de faible intensité quand le nombre de points non échantillonnés augmente, la deuxième étape est de déterminer le facteur de sous-échantillonnage optimal afin d’obtenir le bon compromis entre résolution et signal-sur-bruit. La troisième étape est de réaliser des spectres MS/MS ayant des massifs isotopiques corrects pour des fragments produits à partir des isotopes les plus lourds.Le deuxième objectif est de décrire le comportement des ions dans la cellule ICR en fonction des impulsions RF utilisées à partir des équations de Lorentz. Dans une première partie, le but est d’établir les équations qui régissent le mouvement des ions précurseurs jusqu’à leur détection. Ensuite, il s’agit d’introduire la fragmentation et de déterminer les solutions analytiques décrivant le mouvement des fragments. La dernière étape est de simuler le comportement des ions précurseurs tout au long de la séquence d’impulsions ainsi que celui des nuages de fragments, de leur formation à leur détection
Mass spectrometry provides two kinds of information: the molecular mass of molecules present in a mixture, obtained all at once (MS), and structure through isolation and fragmentation, obtained one by one (MS/MS). Two-dimensional FT-ICR MS allows simultaneous parallel acquisition of structural information without isolation, regardless of the number of molecules. Nevertheless, the low resolution in the indirect dimension, which could be improved by increasing the acquisition time, seemed to limit this method to a simple curiosity. The first objective is to implement non-uniform-sampling (NUS) in 2D FT-ICR MS. This method consist in the random acquisition of the same number of points in the indirect dimension as in uniform acquisition, but over a wider t1max range. Processing algorithms then reconstruct skipped points, and the result is an increase of signal resolution without wasting analysis time. The first step is to create an algorithm that can generate random sampling with a uniform distribution for an optimal coverage of the t1max range. Processing algorithms may have trouble to reconstruct small peaks when the number of skipped points increases. The second step is to choose the under-sampling ratio for the best compromise between the gain in resolution and the signal-to-noise ratio. The third and last step is to obtain MS/MS spectra with corrects isotopic patterns for fragments produced from heavy isotopes. The second objective is to improve the understanding of ion motions in ICR cells depending on the RF pulses by using Lorentz equations. The first goal is to determine the equations governing precursors motions until their detection. Then the fragmentation will be introduced and analytical solutions describing fragments motions will be established. The last step is to simulate the trajectories of precursors throughout the entire pulse sequence as well as the behavior of fragments clouds, from their formation to detection

Premièrement, nous construisons de tels tests basés sur des approches par bootstrap ou par permutation, et étudions leurs propriétés asymptotiques dans un cadre de processus ponctuels, à travers l'étude du comportement asymptotique des lois conditionnelles des statistiques de test bootstrappée et permutée, sous l'hypothèse nulle ainsi que toute alternative. Nous les validons en pratique par simulation et les comparons à des méthodes classiques en neurosciences. Ensuite, nous nous concentrons sur les tests par permutation, connus pour contrôler non-asymptotiquement leur niveau. Les p-valeurs basées sur la notion de coïncidences avec délai, sont implémentées dans une procédure de tests multiples, appelée méthode Permutation Unitary Events, pour détecter les synchronisations entre deux neurones. Nous validons la méthode par simulation avant de l'appliquer à de vraies données. Deuxièmement, nous étudions les propriétés non-asymptotiques des tests par permutation en termes de vitesse de séparation uniforme. Nous construisons une procédure de tests agrégés, basée sur du seuillage par ondelettes dans un cadre de variables aléatoires à densité. Nous déduisons d'une inégalité fondamentale de Talagrand, une nouvelle inégalité de concentration de type Bernstein pour des sommes permutées aléatoirement qui nous permet de majorer la vitesse de séparation uniforme sur des espaces de Besov faibles et d'en déduire que cette procédure semble être optimale et adaptative au sens du minimax
On the one hand, we construct such tests based on bootstrap and permutation approaches. Their asymptotic performance are studied in a point process framework through the analysis of the asymptotic behavior of the conditional distributions of both bootstrapped and permuted test statistics, under the null hypothesis as well as under any alternative. A simulation study is performed verifying the usability of these tests in practice, and comparing them to existing classical methods in Neuroscience. We then focus on the permutation tests, well known for their non-asymptotic level properties. Their p-values, based on the delayed coincidence count, are implemented in a multiple testing procedure, called Permutation Unitary Events method, to detect the synchronization occurrences between two neurons. The practical validity of the method is verified on a simulation study before being applied on real data. On the other hand, the non-asymptotic performances of the permutation tests are studied in terms of uniform separation rates. A new aggregated procedure based on a wavelet thresholding method is developed in the density framework. Based on Talagrand's fundamental inequalities, we provide a new Bernstein-type concentration inequality for randomly permuted sums. In particular, it allows us to upper bound the uniform separation rate of the aggregated procedure over weak Besov spaces and deduce that this procedure seems to be optimal and adaptive in the minimax sens