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Comon, Pierre

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Works: 36 works in 76 publications in 2 languages and 897 library holdings
Genres: Handbooks and manuals 
Roles: Author, Publishing director, Thesis advisor, Editor, Opponent, Other
Publication Timeline
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Most widely held works by Pierre Comon
Handbook of blind source separation : independent component analysis and applications by Pierre Comon( )

27 editions published between 2009 and 2010 in English and held by 649 WorldCat member libraries worldwide

Information -- Contrast functions -- Likelihood -- Algebraic methods after prewhitening -- Iterative algorithms -- Second order methods based on color -- Convolutive mixtures -- Algebraic identification of under-determined mixtures -- Sparse component analysis -- Quadratic time-frequency domain methods -- Bayesian approaches -- Non-negative mixtures -- Nonlinear mixtures -- Semi-blind methods for communications -- Overview of source separation applications -- Application to telecommunications -- Biomedical applications -- Audio applications
Statistiques d'ordre supérieur pour le traitement du signal by Jean-Louis Lacoume( Book )

2 editions published in 1997 in French and held by 66 WorldCat member libraries worldwide

Communications numériques cours et exercices à l'usage de l'élève ingénieur by Pierre Comon( Book )

3 editions published in 2010 in French and held by 53 WorldCat member libraries worldwide

Les télécommunications numériques comportent trois aspects : l'aspect hardware, l'aspect protocoles et réseaux et l'aspect traitement du signal. Cet ouvrage n'aborde que le troisième aspect. Il couvre les questions de modulation, de démodulation et d'évaluation des taux d'erreurs de transmission. Les questions relatives au codage source et au codage canal ne sont pas traitées
Séparation de sources by Pierre Comon( Book )

4 editions published in 2007 in French and held by 43 WorldCat member libraries worldwide

Le traité Information, Commande, Communication répond au besoin de disposer d'un ensemble complet des connaissances et méthodes nécessaires à la maîtrise des systèmes technologiques. Conçu volontairement dans un esprit d'échange disciplinaire, le traité IC2 est l'état de l'art dans les domaines suivants retenus par le comité scientifique : Réseaux et télécoms, Traitement du signal et de l'image, Information et science du vivant, Informatique et systèmes d'information, Systèmes automatisés et productique, Management et gestion des STICS, Cognition et traitement de l'information. Chaque ouvrage présente aussi bien les aspects fondamentaux qu'expériementaux. Une classification des différents articles contenus dans chacun, une bibliographie et un index détaillé orientent le lecteur vers ses points d'intérêt immédiats : celui-ci dispose ainsi d'un guide pour ses réflexions ou pour ses choix. Les savoirs, théories et méthodes rassemblés dans chaque ouvrage ont été choisis pour leur pertinence dans l'avancée des connaissances ou pour la qualité des résultats obtenus dans le cas d'expérimentations réelles
Séparation de sources by Christian Jutten( Book )

2 editions published in 2007 in French and held by 32 WorldCat member libraries worldwide

Séparation de sources( Book )

1 edition published in 2007 in French and held by 6 WorldCat member libraries worldwide

Performances numériques des algorithmes rapides pour les systèmes linéaires structurés Toeplitz : application en traitement du signal by Evariste Kazamarande( )

2 editions published in 1993 in French and held by 5 WorldCat member libraries worldwide

La résolution des systèmes linéaires de type «Toeplitz» est potentiellement d'intérêt dans diverses disciplines scientifiques ou techniques. L'objet de cette thèse est d'étudier les performances numériques des algorithmes de résolution rapide de tels systèmes linéaires. Outre une introduction qui montre l'importance de l'étude entreprise, le travail comprend trois parties: Dans la première partie, nous présentons d'abord dans un cadre unifié les algorithmes de résolution rapide des systèmes linéaires Toeplitz. Les algorithmes de Levinson et de Schur sont détaillés, ainsi que les algorithmes d'inversion d'une matrice Toeplitz. Tous ces algorithmes ont la caractéristique commune de nécessiter seulement O(n2) opérations arithmétiques (O(n log2(n) pour les algorithmes ultra-rapides) et un encombrement mémoire réduit. Sous le formalisme de «rang de déplacement», nous donnons ensuite une généralisation des algorithmes de Levinson et de Schur aux systèmes linéaires «proches» de Toeplitz. La complexité de calcul devient O(d n2) opérations, où d est le rang de déplacement de la matrice considérée. Dans la deuxième partie, nous introduisons d'abord les définitions et les concepts de base à l'analyse de la qualité arithmétique d'un algorithme numérique. La notation «virgule flottante» et les modes d'arrondis employés en machine sont d'abord présentés, puis les notions de conditionnement d'un problème et de stabilité numérique (inverse, faible et forte) d'un algorithme sont largement discutées. Ces outils sont ensuite utilisés pour étudier la stabilité numérique des algorithmes de Levinson et de Schur. Les résultats obtenus permettent de réconcilier les points de vue divergents concernant la stabilité numérique de ces algorithmes. La troisième partie veut faire le point sur la parallélisation des algorithmes de Levinson et de Schur. Une étude de la complexité parallèle est menée
Traitement de signaux magnétiques multivariables by Pierre Comon( )

1 edition published in 1985 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Le problème de l'estimation d'un signal multivariable noyé dans un bruit additif est abordé; signal et bruit sont supposés stationnaires au second ordre et centres. Après avoir présenté les avantages des représentations spectrales, on étudie la robustesse de traitements exploitant des références de bruit lorsque les matrices de covariance sont inconnues. Puis on s'intéresse à une classe plus large d'observations vérifiant un modèle statistique linéaire. La généralité de ce modèle et la structure de l'estimation mise en œuvre permettent de contribuer à l'amélioration de quelques résultats classiques
DECONVOLUTION ET SEPARATION DE SOURCES DISCRETES by OLIVIER GRELLIER( Book )

2 editions published in 2000 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

DANS LES PROBLEMES DE COMMUNICATIONS NUMERIQUES, PAR EXEMPLE EN GSM, LES SIGNAUX UTILES TRAVERSENT UN CANAL DE PROPAGATION INCONNU QUI LES DEFORME. LES ALGORITHMES DE TRAITEMENT A LA RECEPTION DOIVENT ALORS RESTAURER LA SEQUENCE EMISE EN COMPENSANT LES EFFETS DU CANAL DE PROPAGATION, ET EN REDUISANT LES INTERFERENCES INTER-UTILISATEURS. CE TRAITEMENT PEUT ETRE REALISE SOIT EN IDENTIFIANT LE CANAL PUIS EN DECONVOLUANT L'OBSERVATION, SOIT EN EGALISANT DIRECTEMENT LE CANAL. DANS LES DEUX CAS, ON PEUT SOIT CONSIDERER LES SYMBOLES D'ENTREE INCONNUS (APPROCHE AVEUGLE), SOIT UTILISER LA CONNAISSANCE DE CERTAINS SYMBOLES D'ENTREE (APPROCHE SEMI-AVEUGLE). DANS CETTE THESE, DES TECHNIQUES D'IDENTIFICATION ET D'EGALISATION SONT PROPOSEES, DANS LES CONTEXTES AUSSI BIEN AVEUGLES QUE SEMI-AVEUGLES. L'ORIGINALITE DES ALGORITHMES DEVELOPPES RESIDE D'UNE PART DANS L'EXPLOITATION DU CARACTERE DISCRET DE LA DISTRIBUTION DES SOURCES NUMERIQUES, ET D'AUTRES PART DANS LA RECHERCHE DE SOLUTIONS ANALYTIQUES CONSTRUITES A PARTIR DE BLOCS DE DONNEES COURTS (BIEN ADAPTES AUX TRANSMISSIONS PAR RAFALES, COMME DANS GSM). LES GAINS DE PERFORMANCES APPORTES PAR CETTE CONNAISSANCE SUPPLEMENTAIRE SUR LES SOURCES SONT ANALYSES, PAR COMPARAISON AU SEUL ALGORITHME ANALYTIQUE CONNU (ALGORITHME ACM DE VAN DER VEEN PUBLIE EN 1996). LES CANAUX MONO-ENTREE MONO-SORTIE, PLUS DIFFICILES A TRAITER, ONT FAIT L'OBJET D'EFFORTS PARTICULIERS, AINSI QUE LA SEPARATION DE SOURCES POUR DES MELANGES POUVANT COMPORTER PLUS DE SOURCES QUE DE CAPTEURS (MELANGES SOUS-DETERMINES). LE COMPORTEMENT DE CHACUN DES ALGORITHMES EST ETUDIE AU TRAVERS DE SIMULATIONS INFORMATIQUES
Applications de décompositions tensorielles à l'identification de modèles de Volterra et aux systèmes de communication MIMO-CDMA by Thomas Bouilloc( Book )

2 editions published in 2011 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis concerns both the theoretical and constructive resolution of inverse problems for isotropic diffusion equation in planar domains, simply and doubly connected. From partial Cauchy boundary data (potential, flux), we look for those quantities on the remaining part of the boundary, where no information is available, as well as inside the domain. The proposed approach proceed by considering solutions to the diffusion equation as real parts of complex valued solutions to some conjugated Beltrami equation. These particular generalized analytic functions allow to introduce Hardy classes, where the inverse problems is stated as a best constrained approximation issue (bounded extremal problem), and thereby is regularized. Hence, existence and smoothness properties, together with density results of traces on the boundary, ensure well-posedness. An application is studied, to a free boundary problem for magnetically confined plasma in the tokamak Tore Supra (CEA-IRFM Caldarache). The resolution of the approximation problem on a suitable basis of functions (toroidal harmonics) lead to a qualification criterion for the estimated plasma boundary. A descent algorithm makes it decrease, and refines the estimations. The methods do not require any integration of the solution in the overall domain. It furnishes very accurate numerical results, and could be extended to other devices, like JET ou ITER
Special issue Blind signal separation( Book )

1 edition published in 2004 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Débruitage, séparation et localisation de sources EEG dans le contexte de l'épilepsie by Hanna Becker( Book )

2 editions published in 2014 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

L'électroencéphalographie (EEG) est une technique qui est couramment utilisée pour le diagnostic et le suivi de l'épilepsie. L'objectif de cette thèse consiste à fournir des algorithmes pour l'extraction, la séparation, et la localisation de sources épileptiques à partir de données EEG. D'abord, nous considérons deux étapes de prétraitement. La première étape vise à éliminer les artéfacts musculaires à l'aide de l'analyse en composantes indépendantes (ACI). Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme par déflation semi-algébrique qui extrait les sources épileptiques de manière plus efficace que les méthodes conventionnelles, ce que nous démontrons sur données EEG simulées et réelles. La deuxième étape consiste à séparer des sources corrélées. A cette fin, nous étudions des méthodes de décomposition tensorielle déterministe exploitant des données espace-temps-fréquence ou espace-temps-vecteur-d'onde. Nous comparons les deux méthodes de prétraitement à l'aide de simulations pour déterminer dans quels cas l'ACI, la décomposition tensorielle, ou une combinaison des deux approches devraient être utilisées. Ensuite, nous traitons la localisation de sources distribuées. Après avoir présenté et classifié les méthodes de l'état de l'art, nous proposons un algorithme pour la localisation de sources distribuées qui s'appuie sur les résultats du prétraitement tensoriel. L'algorithme est évalué sur données EEG simulées et réelles. En plus, nous apportons quelques améliorations à une méthode de localisation de sources basée sur la parcimonie structurée. Enfin, une étude des performances de diverses méthodes de localisation de sources est conduite sur données EEG simulées
Fouille de données tensorielles environnementales by Jérémy E Cohen( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Parmi les techniques usuelles de fouille de données, peu sont celles capables de tirer avantage de la complémentarité des dimensions pour des données sous forme de tableaux à plusieurs dimensions. A l'inverse les techniques de décomposition tensorielle recherchent spécifiquement les processus sous-jacents aux données, qui permettent d'expliquer les données dans toutes les dimensions. Les travaux rapportés dans ce manuscrit traitent de l'amélioration de l'interprétation des résultats de la décomposition tensorielle canonique polyadique par l'ajout de connaissances externes au modèle de décomposition, qui est par définition un modèle aveugle n'utilisant pas la connaissance du problème physique sous-jacent aux données. Les deux premiers chapitres de ce manuscrit présentent respectivement les aspects mathématiques et appliqués des méthodes de décomposition tensorielle. Dans le troisième chapitre, les multiples facettes des décompositions sous contraintes sont explorées à travers un formalisme unifié. Les thématiques abordées comprennent les algorithmes de décomposition, la compression de tenseurs et la décomposition tensorielle basée sur les dictionnaires. Le quatrième et dernier chapitre présente le problème de la modélisation d'une variabilité intra-sujet et inter-sujet au sein d'un modèle de décomposition contraint. L'état de l'art en la matière est tout d'abord présenté comme un cas particulier d'un modèle flexible de couplage de décomposition développé par la suite. Le chapitre se termine par une discussion sur la réduction de dimension et quelques problèmes ouverts dans le contexte de modélisation de variabilité sujet
Identification autodidacte de mélanges potentiellement sous-déterminés by Laurent Albera( Book )

2 editions published in 2003 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La séparation aveugle de sources et plus particulièrement l'Analyse en Composantes Indépendantes (ICA) ont récemment suscité beaucoup d'intérêt. Elles trouvent en effet leur place dans un grand nombre d'applications telles que les télécommunications, le traitement de la parole, l'analyse de données, ou bien le domaine biomédical. Le principe de la séparation autodidacte (ou aveugle) de sources est de restituer les sources émises, et ce, uniquement à partir des observations issues des capteurs. Alors que certaines techniques cherchent à décorréler (à l'ordre 2) les signaux, comme on peut l'observer en Analyse Factorielle avec l'Analyse en Composantes Principales (PCA), l'ICA pour sa part vise à réduire les dépendances statistiques des signaux aux ordres supérieurs, et permet de cette manière de restituer les sources. Les méthodes proposées sont donc dédiées de préférence aux sources indépendantes statistiquement. Selon l'application, on peut toutefois choisir de ne retrouver que les paramètres du mélange instantané, ce qui est utile en goniométrie car le dit mélange porte à lui seul toute l'information nécessaire à la localisation des sources : on parle alors d'identification aveugle de mélange. Pour d'autres applications telles que la transmission, il est nécessaire de retrouver les sources émises : on emploie alors l'expression de séparation ou bien encore d'extraction aveugle de sources. De plus, alors que divers algorithmes, très performants notamment sous l'hypothèse de bruit gaussien spatialement et temporellement blanc, permettent dé »jà depuis une dizaine d'années de traiter le cas de mélanges dits surdéterminés (c'est-à-dire lorsque le nombre de sources est strictement supérieur au nombre de capteurs) a été jusqu'à présent peu étudié en dépit de nombreuses applications. Les travaux de thèse ont alors permis d'élaborer une famille, BIOME, de nouvelles méthodes statistiques de séparation aveugle de sources, d'une part traitant le problème du bruit gaussien de cohérence spatial inconnue, d'autre part permettant l'identification autodidacte du mélange y compris en contexte sous-déterminé. Par ailleurs, une étude asymptotique de performances des méthodes basées sur la maximisation des contrastes d'ordre 4 a pu être menée dans le cas de mélanges orthonormés. Enfin, le comportement, en présence de signaux cyclostationnaires potentiellement non centrés, des méthodes de séparation aveugle de sources exploitant les statistiques d'ordre 2 et/ou 4 a également pu être étudié et des améliorations ont alors été proposées
Algorithmes de séparation de réponses de radar secondaire de surveillance by Nicolas Petrochilos( Book )

2 editions published in 2002 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Air Traffic Control (ATC) centers aim at ensuring safety of aircrafts cruising in their area. The information required to face this mission includes the data provided by primary and secondary Surveillance Radar (SSR). The first one indicates the presence of an aircraft, whereas the second gives information on its identity and altitude. All aircrafts contain a transponder, which send replies to the secondary radar in a semi-automatic mode, indeed it is on exchange. The increase of the air traffic implies that in a near future the actual SSR radar will not be able to perform correctly, and that requires to improve the quality of the SSR radar. This thesis proposes a possible improvement of the SSR. We propose to replace at reception the rotating antenna by an antenna array to gain spatial diversity, in order to perform beamforming. Given the density of the traffic, high-resolution technics are mandatory to separate the sources. This is a blind source separation problem, but unlike standardcases, the sources are sending packets (not continuous), the packets do not completely overlap (non-stationary situation), the alphabet is binary but not antipodal ({0,1} instead of {+1,-1}). And the carrier frequencies are not identical. Among the problems to solve, two main issues are the non-synchronisation of the sources, and the non-calibration of the antenna. This thesis presents new contributions to this field, including the identifiability of parameters and related Cramer-Rao bounds, and the design of receiver algorithms taking into account the specific encoding of the data (such as the MDA and the ZCMA algorithms presented herein). The performance of these algorithms is tested by extensive computer simulations as well as actual measurements; the setup of the experimental platform is also part of the thesis framework
CP decomposition approach to blind separation for DS-CDMA system using a new performance index by Awatif Rouijel( )

1 edition published in 2014 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Traitement d'antenne tensoriel by Francesca Raimondi( )

1 edition published in 2017 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Source estimation and localization are a central problem in array signal processing, and in particular in telecommunications, seismology, acoustics, biomedical engineering, and astronomy. Sensor arrays, i.e. acquisition systems composed of multiple sensors that receive source signals from different directions, sample the impinging wavefields in space and time. Hence, high resolution techniques such as MUSIC make use of these two elements of diversities: space and time, in order to estimate the signal subspace generated by impinging sources, as well as their directions of arrival. This is generally done through the estimation of second or higher orders statistics, such as the array spatial covariance matrix, thus requiring sufficiently large data samples. Only recently, tensor analysis has been applied to array processing using as a third mode (or diversity), the space shift translation of a reference subarray, with no need for the estimation of statistical quantities. Tensor decompositions consist in the analysis of multidimensional data cubes of at least three dimensions through their decomposition into a sum of simpler constituents, thanks to the multilinearity and low rank structure of the underlying model. Thus, tensor methods provide us with an estimate of source signatures, together with directions of arrival, in a deterministic way. This can be achieved by virtue of the separable and low rank model followed by narrowband sources in the far field. This thesis deals with source estimation and localization of multiple sources via these tensor methods for array processing. Chapter 1 presents the physical model of narrowband elastic sources in the far field, as well as the main definitions and assumptions. Chapter 2 reviews the state of the art on direction of arrival estimation, with a particular emphasis on high resolution signal subspace methods. Chapter 3 introduces the tensor formalism, namely the definition of multi-way arrays of coordinates, the main operations and multilinear decompositions. Chapter 4 presents the subject of tensor array processing via rotational invariance. Chapter 5 introduces a general tensor model to deal with multiple physical diversities, such as space, time, space shift, polarization, and gain patterns of narrowband elastic waves. Subsequently, Chapter 6 and Chapter 8 establish a tensor model for wideband coherent array processing. We propose a separable coherent focusing operation through bilinear transform and through a spatial resampling, respectively, in order to ensure the multilinearity of the interpolated data. We show via computer simulations that the proposed estimation of signal parameters considerably improves, compared to existing narrowband tensor processing and wideband MUSIC. Throughout the chapters we also compare the performance of tensor estimation to the Cramér-Rao bounds of the multilinear model, which we derive in its general formulation in Chapter 7. Moreover, in Chapter 9 we propose a tensor model via the diversity of propagation speed for seismic waves and illustrate an application to real seismic data from an Alpine glacier. Finally, the last part of this thesis in Chapter 10 moves to the parallel subject of multidimensional spectral factorization of seismic ways, and illustrates an application to the estimation of the impulse response of the Sun for helioseismology
Analyse et segmentation de données non supervisées à l'aide de graphe by Laurent Galluccio( Book )

2 editions published in 2010 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis presents new data segmentation and data clustering methods applied to astrophysical data. A priori information such as the number of classes or the underlying data distribution is not necessarily known. Many classification methods in astrophysics community are based on a priori knowledges or on observations already realized on data. Classifications obtained will depend on these information and will be limited by the experts knowledge. The goal of developing clustering algorithms is to get rid of these limitations, to be able to potentially detect new classes. The main approach chosen in this thesis is the use of a graph built on the data : the Minimal Spanning Tree (MST). By connecting the points by segments we build a structure which encapsulates the being relations between each pair of points. We propose a method to estimate both the number and the position of clusters by exploring the connections of the MST built. A data partition is obtained by using this information to initialize some clustering algorithms. A new class of multi-rooted MSTs is introduced. From their construction, new distance measures are derived allowing to take into account both the local and global data neighborhood. A clustering method which combines results of multiple partitionments realized on the multi-rooted trees is also exposed. The methods proposed are validated on benchmarks and applied to astrophysical datasets
Techniques tensorielles pour le traitement du signal : algorithmes pour la décomposition polyadique canonique by Alex Pereira da Silva( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Low rank tensor decomposition has been playing for the last years an important rolein many applications such as blind source separation, telecommunications, sensor array processing,neuroscience, chemometrics, and data mining. The Canonical Polyadic tensor decomposition is veryattractive when compared to standard matrix-based tools, manly on system identification. In this thesis,we propose: (i) several algorithms to compute specific low rank-approximations: finite/iterativerank-1 approximations, iterative deflation approximations, and orthogonal tensor decompositions. (ii)A new strategy to solve multivariate quadratic systems, where this problem is reduced to a best rank-1 tensor approximation problem. (iii) Theoretical results to study and proof the performance or theconvergence of some algorithms. All performances are supported by numerical experiments
Independent component analysis by Pierre Comon( )

1 edition published in 1992 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

 
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Handbook of blind source separation : independent component analysis and applications
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Alternative Names
Comon, P.

Comon, P. (Pierre)

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