Séparation Aveugle de Signaux Audio Utilisant Particle Swarm Optimisation (PSO)
| dc.contributor.author | BALAH, Oualid | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-05T11:49:34Z | |
| dc.date.available | 2021-09-05T11:49:34Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | La Séparation Aveugle de Sources (BSS) est devenue un sujet de grand intérêt dans le domaine du traitement du signal. BSS se base sur la récupération des signaux inconnus de source, uniquement à partir des mélanges observés. En effet, aucune information sur les signaux sources originaux n’est connue sauf leur indépendance statique. Dans la présente étude nous avons utilisé l’algorithme d’optimisation par essaim de particules (PSO), un algorithme évolutionnaire largement utilisé pour sa rapidité de convergence, dans le problème d'optimisation de la séparation aveugle de sources audio. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/25319 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | univ msila | en_US |
| dc.subject | Séparation Aveugle de Sources BSS; Audio, Optimisation par essaim de particules PSO. | en_US |
| dc.title | Séparation Aveugle de Signaux Audio Utilisant Particle Swarm Optimisation (PSO) | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |