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Flandrin, Patrick

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Works: 51 works in 91 publications in 2 languages and 1,977 library holdings
Genres: History  Conference papers and proceedings  Academic theses 
Roles: Author, Thesis advisor, Other, Opponent, Honoree
Publication Timeline
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Most widely held works by Patrick Flandrin
Time-frequency/time scale analysis by Patrick Flandrin( )

23 editions published between 1993 and 2014 in English and French and held by 1,730 WorldCat member libraries worldwide

this text is a multi-disciplinary introduction to applying the techniques of time- frequency signal analysis (or wavelet analysis) to signal processing. Special emphasis is given to the analysis of information embedded in nonstationary processes (e.g. drifts, ruptures, and modulations). Non-parametric approaches are given special treatment, particularly with regard to quadratic energy distributions
Explorations in time-frequency analysis by Patrick Flandrin( )

7 editions published in 2018 in English and held by 145 WorldCat member libraries worldwide

"An authoritative exposition of the methods at the heart of modern non-stationary signal processing from a recognised leader in the field. Offering a global view that favours interpretations and historical perspectives, it explores the basic concepts of time-frequency analysis, and examines the most recent results and developments in the field in the context of existing, lesser-known approaches. Several example waveform families from bioacoustics, mathematics and physics are examined in detail, with the methods for their analysis explained using a wealth of illustrative examples. Methods are discussed in terms of analysis, geometry and statistics. This is an excellent resource for anyone wanting to understand the 'why and how' of important methodological developments in time-frequency analysis, including academics and graduate students in signal processing and applied mathematics, as well as application-oriented scientists"--
Time-Frequency/Time-Scale Analysis : Time-Scale Analysis by Patrick Flandrin( )

1 edition published in 1998 in English and held by 13 WorldCat member libraries worldwide

Serving as a survey of a variety of techniques for time-frequency/time-scale analysis (the essence of "Wavelet Analysis"), this book provides a discussion of numerous issues and problems that arise from a mixed description in time and frequency, as well as problems in interpretation inherent in signal theory. It is useful for engineers
Explorations in time-frequency analysis by Patrick Flandrin( )

1 edition published in 2018 in English and held by 8 WorldCat member libraries worldwide

An authoritative exposition of the methods at the heart of modern non-stationary signal processing from a recognised leader in the field. Offering a global view that favours interpretations and historical perspectives, it explores the basic concepts of time-frequency analysis, and examines the most recent results and developments in the field in the context of existing, lesser-known approaches. Several example waveform families from bioacoustics, mathematics and physics are examined in detail, with the methods for their analysis explained using a wealth of illustrative examples. Methods are discussed in terms of analysis, geometry and statistics. This is an excellent resource for anyone wanting to understand the 'why and how' of important methodological developments in time-frequency analysis, including academics and graduate students in signal processing and applied mathematics, as well as application-oriented scientists
Représentations des signaux dans le plan temps-fréquence by Patrick Flandrin( Book )

4 editions published in 1982 in French and held by 6 WorldCat member libraries worldwide

Représentations temps-fréquence des signaux non-stationnaires by Patrick Flandrin( )

3 editions published in 1987 in French and held by 5 WorldCat member libraries worldwide

Analyse spectrale non paramétrique des signaux non stationnaires. Description d'une représentation temps-frequence modélisée par des contraintes pour définir une classe générale d'estimateurs afin d'évaluer les performances
Wavelets and signal processing by P Duhamel( Book )

1 edition published in 1993 in English and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Communication et connaissance : supports et médiations à l'âge de l'information by Jean-Gabriel Ganascia( )

1 edition published in 2020 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Depuis 25 ans, les technologies de l'information et de communication ont transformé le monde. En quelques années, le commerce, la finance, les échanges, l'école, le travail, la culture, la politique, etc. se sont totalement modifiés du fait de leur développement. Qu'on se remémore quelques-unes des étapes les plus marquantes de ces évolutions : apparition des mini puis des micro-ordinateurs, nouvelles interfaces avec utilisation de la souris et métaphore du bureau, essor des hypermédia, popularisation du Web, nomadisme généralisé, informatique vestimentaire, intelligence d'ambiance... Les changements ont été imaginés, conçus, développés, expérimentés dans des laboratoires de recherche. Partout, la recherche a pris, et continue de prendre, une part déterminante. Or, il est parfois difficile de discerner ce qui relève de la recherche fondamentale et du travail universitaire, de ce qui correspond à l'innovation industrielle. Qu'est-ce qui distingue la « R. et D. » -- la recherche et développement Industriel -- de la recherche universitaire ? Quelle part cette dernière prend-elle exactement dans l'innovation ? Quel rôle sera-t-elle amenée à jouer dans les prochaines années ? Telles sont les questions auxquelles nous avons voulu répondre en publiant un ouvrage destiné aux ingénieurs, aux chercheurs, aux décideurs et, plus généralement, à l'honnête homme du début du xxie siècle qui souhaite comprendre le sens des évolutions technologiques actuelles
Transformées en ondelettes : analyses multirésolution et signaux de pression en turbulence by Patrice Abry( Book )

2 editions published in 1994 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

LE PREMIER CHAPITRE CONSTITUE UNE VISITE GUIDEE DE L'ANALYSE EN ONDELETTES. LES COMPARAISONS SYSTEMATIQUES DES DEFINITIONS ET PROPRIETES DES DIFFERENTES TRANSFORMEES, CONTINUE OU DISCRETE, PERMETTENT DE PROPOSER QUELQUES ELEMENTS DE REPONSE AUX QUESTIONS AUXQUELLES UN UTILISATEUR DEVRA FAIRE FACE LORS DE LA MISE EN UVRE DE CET OUTIL POUR L'ANALYSE DE SIGNAUX EXPERIMENTAUX: LE TEMPS-ECHELLE EST-IL LA REPONSE APPROPRIEE, QUELLE VARIANTE DE LA TRANSFORMEE EN ONDELETTES CHOISIR, QUELLE ONDELETTE, QUEL ALGORITHME EMPLOYER ? DANS LE DEUXIEME CHAPITRE, ON S'INTERESSE DAVANTAGE A L'ANALYSE MULTIRESOLUTION ET A LA POSSIBILITE DE DESSINER UNE INFINIE VARIETE D'ONDELETTES (SEMI-, BI-) ORTHOGONALES, QUI CORRESPONDENT A DES MOTIFS D'ANALYSE CHOISIS A PRIORI. LE TROISIEME CHAPITRE PROPOSE TROIS CATEGORIES D'APPLICATIONS POUR LESQUELLES LA PERTINENCE DES COEFFICIENTS DE LA TRANSFORMEE EN ONDELETTES COMME ESPACE DE REPRESENTATION EST DISCUTEE ET PARTICULIEREMENT SOULIGNEE: ESTIMATION SPECTRALE DEDIEE AUX PROCESSUS EN 1/F ; DETECTION DE TRANSITOIRES LARGE-BANDE ; ANALYSE DE PHENOMENES DE LONGUE DEPENDANCE DANS LES PROCESSUS PONCTUELS. ON PRESENTE ENFIN, DANS LE DERNIER CHAPITRE, LES RESULTATS OBTENUS, A L'AIDE D'ANALYSE TEMPS-ECHELLE, SUR DES SIGNAUX DE PRESSION ISSUS D'UNE EXPERIENCE DE TURBULENCE DEVELOPPEE. ON CARACTERISE NOTAMMENT UN CERTAIN NOMBRE DE PROPRIETES DES FILAMENTS DE VORTICITE, STRUCTURES COHERENTES PRESENTES DANS LES ECOULEMENTS TURBULENTS. ON ETUDIE AUSSI LE PHENOMENE D'INTERMITTENCE EN GOMMANT, DANS LES SIGNAUX, LES DEPRESSIONS. POUR CELA, ON MANIPULE LES COEFFICIENTS DE LA DECOMPOSITION EN ONDELETTES COINCIDENTS AVEC LE PASSAGE DE CES DEPRESSIONS
Sur la théorie de la résonance stochastique à temps discret et son application en détection by Steeve Zozor( Book )

2 editions published in 1999 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

CERTAINS SYSTEMES PHYSIQUES NON LINEAIRES ATTAQUES PAR UNE SINUSOIDE BRUITEE ADDITIVEMENT ONT POUR PARTICULARITE DE FAIRE INTERAGIR SINUSOIDE ET BRUIT DE TELLE SORTE QUE LE BRUIT AMPLIFIE LA SINUSOIDE CET EFFET NON INTUITIF EST CONNU SOUS LE NOM DE RESONANCE STOCHASTIQUE. CE PHENOMENE DECOUVERT RECEMMENT A FAIT L'OBJET DE NOMBREUSES ETUDES DANS UN CADRE TEMPS CONTINU, A L'AIDE D'OUTILS CLASSIQUES DE PHYSIQUE STATISTIQUE. DANS CE MEMOIRE, NOUS ETUDIONS LE PHENOMENE DE RESONANCE STOCHASTIQUE DANS UN CADRE TEMPS DISCRET, EN VUE D'APPLICATION EN TRAITEMENT NUMERIQUE DU SIGNAL. DANS UN PREMIER TEMPS, NOUS EFFECTUONS UNE PRESENTATION DES PRINCIPALES THEORIES EXISTANTES A TEMPS CONTINU ET DISCUTONS DE LEURS LIMITES. PAR SUITE, EN RAISON DE LA DIFFICULTE DE DISCRETISER DES SYSTEMES CONTINUS NON LINEAIRES, NOUS PROPOSONS UNE THEORIE POUR DES SYSTEMES INTRINSEQUEMENT A TEMPS DISCRETS : LES SYSTEMES NON LINEAIRES AUTOREGRESSIFS D'ORDRE 1 BISTABLES. NOUS MONTRONS QUE LA RESONANCE EXISTE AUSSI A TEMPS DISCRET. DANS UN TROISIEME VOLET NOUS ENVISAGEONS UNE APPLICATION EN DETECTION DE SINUSOIDE DE FAIBLE AMPLITUDE BRUITEE ADDITIVEMENT. NOUS MONTRONS QUE LA RESONANCE STOCHASTIQUE PERMET DES GAINS DE PERFORMANCE IMPORTANTS DANS CERTAINS CAS (BRUIT UNIFORME, BRUIT A DEUX ETATS). ENFIN, DANS UNE DERNIERE PARTIE NOUS PROPOSONS UNE EXTENSION MULTIDIMENSIONNELLE A LA RESONANCE STOCHASTIQUE A TEMPS DISCRET
Écritures : sur les traces de Jack Goody by Eric Guichard( )

1 edition published in 2017 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

L'écriture constitue-t-elle le trait d'union entre technique et culture, et par là entre science et culture ? Cet ouvrage donne des éléments de réponse à cette double question, à l'acuité renouvelée par le numérique. il fait donc appel aux anthropologues et philosophes (Jack Goody, Jens Brockmeier, David Olson...), aux spécialistes des pratiques lettrées de l'antiquité (Christophe Batsch, Flavia Carraro), de l'internet (Paul Mathias, Henri Desbois, Michael Heim...), de la physique et des mathématiques (Jean Dhombres, Patrick Flandrin, Cédric Villani). En ce sens, cet ouvrage poursuit les réflexions largement entamées avec Regards croisés sur l'internet (enssib, 2011). Mais en explorant des voies nouvelles : les relations particulières qu'entretiennent les mathématiciens, et, plus largement les scientifiques, avec l'écriture. Cette publication est issue d'un colloque international consacré à Jack Goody, qui s'est tenu à l'enssib du 24 au 26 janvier 2008, auquel il a contribué et qu'il a conclu
Navigating Scaling: Modelling and Analysing( Book )

2 editions published in 2005 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

I. INTUITIONS, MODELS, TOOLS: (1) Intuitions, Definition, Applications; (2) Stochastic Models: Self-Similarity vs Multifractal; (3) Multiresolution Tools, Aggregation, Increments; (4) Wavelets, Continuous, Discrete. II. SECOND ORDER ANALYSIS, SELF SIMILARITY AND LONG MEMORY: (1) Random Walks, Self-Similarity, Long Memory; (2) 2nd Order Wavelet Statistical Analysis; (3) Estimation, Estimation Performance; (4) Robustness Against Non-Stationarities. III. HIGHER ORDER ANALYSIS, MULTIFRACTAL PROCESSES: (1) Multiplicative Cascades, Multifractal Processes; (2) Higher Order Wavelet Statistical Analysis; (3) Finiteness of Moments; (4) Estimation, Estimation Performance; (5) Negative Orders; (6) Beyond Power Laws
Exploration des invariances de séries temporelles multivariées via la géométrie Riemannienne : validation sur des données EEG by Pedro Luiz Coelho rodrigues( )

1 edition published in 2019 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

L'utilisation de séries temporelles multi-variées est une procédure standard pour décrire et analyser des mesures enregistrées par plusieurs capteurs au cours d'une expérience. Dans ce travail, nous discutons certains aspects de ces représentations temporelles, invariants aux transformations qui peuvent se produire en situations pratiques. Nos recherches s'inspirent en grande partie d'expériences neurophysiologiques reposant sur l'enregistrement de l'activité cérébrale au moyen de l'électroencéphalographie (EEG), mais les idées que nous présentons ne sont pas restreintes à ce cas particulier et peuvent s'étendre à d'autres types de séries temporelles.La première invariance sur laquelle nous portons notre attention est celle de la dimensionalité des séries temporelles multi-variées. Bien souvent, les signaux enregistrés par des capteurs voisins présentent une forte dépendance statistique entre eux. Nous introduisons donc l'utilisation de techniques permettant d'éliminer la redondance des signaux corrélés et d'obtenir de nouvelles représentations du même phénomène en dimension réduite.La deuxième invariance que nous traitons est liée à des séries temporelles qui décrivent le même phénomène mais sont enregistrées dans des conditions expérimentales différentes. Par exemple, des signaux enregistrés avec le même appareil expérimental, mais à différents jours de la semaine ou sur différents sujets, etc. Dans de tels cas, malgré une variabilité sous-jacente, les séries temporelles multi-variées partagent certains points communs qui peuvent être exploités par une analyse conjointe. En outre, la réutilisation des informations déjà disponibles à partir d'autres jeux de données est une idée très séduisante et permet l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatiques dites «data-efficient». Nous présentons une procédure originale d'apprentissage par transfert qui transforme les séries temporelles de telle sorte que leurs distributions statistiques soient alignées et puissent être regroupées pour une analyse statistique plus poussée.Enfin, nous étendons le cas précédent au contexte où les séries temporelles sont obtenues à partir de différentes conditions expérimentales et de différentes configurations d'enregistrement de données. Nous présentons une méthode originale qui transforme ces séries temporelles multi-variées afin qu'elles deviennent compatibles en termes de dimensionalité et de distributions statistiques.Nous illustrons les techniques citées ci-dessus en les appliquant à des signaux EEG enregistrés dans le cadre d'expériences d'interface cerveau-ordinateur (BCI). Nous montrons sur plusieurs exemples, avec des simulations et des données réelles, que la réduction de dimension - judicieusement choisie - de la série temporelle multi-variée n'affecte pas les performances de classifieurs statistiques utilisés pour déterminer la classe des signaux, et que notre méthode de transfert d'apprentissage et de compatibilité de dimensionalité apporte des améliorations remarquables en matière de classification inter-sessions et inter-sujets.Pour explorer les invariances présentées ci-dessus, nous nous appuyons sur l'utilisation de matrices Hermitiennes définies positives (HPD) afin de décrire les statistiques des séries temporelles multi-variées. Nous manipulons ces matrices en considérant qu'elles reposent dans une variété Riemannienne pour laquelle une métrique adéquate est choisie. Nous utilisons des concepts issus de la géométrie Riemannienne pour définir des notions telles que la distance géodésique, le centre de masse ou encore les classifieurs statistiques de séries temporelles. Cette approche repose sur les résultats fondamentaux de la géométrie différentielle pour les matrices Hermitiennes définies positives et est liée à d'autres domaines bien établis en mathématiques appliquées, tels que la géométrie de l'information et le traitement du signal
On the Statistics of Spectrogram Reassignment Vectors by Eric Chassande-Mottin( )

1 edition published in 1998 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Assessment of Cardiovascular Autonomic Control by the Empirical Mode Decomposition( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Décompositions Modales Empiriques : Contributions à la théorie, l'algorithmie et l'analyse de performances by Gabriel Rilling( Book )

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

La Décomposition Modale Empirique (EMD pour « Empirical Mode Decomposition ») est un outil récent de traitement du signal dévolu à l'analyse de signaux non stationnaires et/ou non linéaires. L'EMD produit pour tout signal une décomposition multi-échelles pilotée par les données. Les composantes obtenues sont des formes d'onde oscillantes potentiellement non harmoniques dont les caractéristiques, forme, amplitude et fréquence peuvent varier au cours du temps. L'EMD étant une méthode encore jeune, elle n'est définie que par la sortie d'un algorithme inhabituel, comportant de multiples degrés de liberté et sans fondement théorique solide. Nous nous intéressons dans un premier temps à l'algorithme de l'EMD. Nous étudions d'une part les questions soulevées par les choix de ses degrés de liberté afin d'en établir une implantation. Nous proposons d'autre part des variantes modifiant légèrement ses propriétés et une extension permettant de traiter des signaux à deux composantes. Dans un deuxième temps, nous nous penchons sur les performances de l'EMD. L'algorithme étant initialement décrit dans un contexte de temps continu, mais systématiquement appliqué à des signaux échantillonnés, nous étudions la problématique des effets d'échantillonnage sur la décomposition. Ces effets sont modélisés dans le cas simple d'un signal sinusoïdal et une borne de leur influence est obtenue pour des signaux quelconques. Enfin nous étudions le mécanisme de la décomposition à travers deux situations complémentaires, la décomposition d'une somme de sinusoïdes et celle d'un bruit large bande. Le premier cas permet de mettre en évidence un modèle simple expliquant le comportement de l'EMD dans une très grande majorité des cas de sommes de sinusoïdes. Ce modèle reste valide pour des sinusoïdes faiblement modulées en amplitude et en fréquence ainsi que dans certains cas de sommes d'ondes non harmoniques périodiques. La décomposition de bruits large bande met quant à elle en évidence un comportement moyen de l'EMD proche de celui d'un banc de filtres auto-similaire, analogue à ceux correspondant aux transformées en ondelettes discrètes. Les propriétés du banc de filtres équivalent sont étudiées en détail en fonction des paramètres clés de l'algorithme de l'EMD. Le lien est également établi entre ce comportement en banc de filtres et le modèle développé dans le cas des sommes de sinusoïdes
Recent Advances in Theory and Methods for Nonstationary Signal Analysis by Patrick Flandrin( )

1 edition published in 2011 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Méthodes de réallocation dans le plan temps-fréquence pour l'analyse et le traitement de signaux non stationnaires by Eric Chassande-Mottin( Book )

1 edition published in 1998 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

LE CADRE DE CE TRAVAIL EST CELUI DE L'ANALYSE TEMPS-FREQUENCE (ET TEMPS-ECHELLE). PLUS PRECISEMENT, ON S'INTERESSE A LA METHODE DITE DE REALLOCATION, DESTINEE A AMELIORER LA LISIBILITE DES REPRESENTATIONS TEMPS-FREQUENCE. CETTE METHODE A ETE INTRODUITE AU COURS DES ANNEES 1970 ET REACTUALISEE RECEMMENT. ELLE REPOSE SUR L'INTERVENTION D'UN CHAMP DE VECTEURS (DE REALLOCATION) ADEQUAT QUI DEPLACE LES VALEURS DE LA DISTRIBUTION TEMPS-FREQUENCE DE TELLE SORTE QU'AU FINAL, LA LECTURE EN SOIT SIMPLIFIEE. BIEN QUE LE PRINCIPE DE REALLOCATION SOIT BIEN CONNU, LES CONSEQUENCES DE SA MISE EN UVRE LE SONT MOINS. LE PREMIER OBJECTIF DE CETTE THESE EST D'APPORTER DES ELEMENTS DE REPONSE A CETTE QUESTION. ON EFFECTUE PAR EXEMPLE LA DESCRIPTION STATISTIQUE DU CHAMP DES VECTEURS DE REALLOCATION (DU SPECTROGRAMME) LORSQUE DU BRUIT (GAUSSIEN) SE SUPERPOSE AU SIGNAL (SUPPOSE DETERMINISTE). COMPTE TENU DE CES INFORMATIONS, NOUS NOUS SOMMES ENSUITE ATTACHES A AMELIORER LA METHODE ORIGINALE : DANS LE CAS DE MELANGE SIGNAL ET BRUIT, ON PROPOSE UNE METHODE DE SUPERVISION QUI DECIDE EN CHAQUE POINT DU PLAN TEMPS-FREQUENCE S'IL EST OPPORTUN DE FAIRE LA REALLOCATION. NOUS MONTRONS EGALEMENT QUE LA METHODE DE REALLOCATION PEUT SE METTRE EN PRATIQUE AU-DELA D'UN BUT D'ANALYSE ET PRENDRE PART DANS UNE CHAINE DE TRAITEMENT DU SIGNAL : EN S'APPUYANT SUR UNE DESCRIPTION GEOMETRIQUE PRECISE DES CHAMPS DE VECTEURS DE REALLOCATION, ON INTRODUIT UNE NOUVELLE METHODE DE REALLOCATION DITE DIFFERENTIELLE A PARTIR DE LAQUELLE IL DEVIENT POSSIBLE DE PARTAGER LE PLAN TEMPS-FREQUENCE EN REGIONS QUE L'ON ASSOCIE A UNE COMPOSANTE DU SIGNAL. CETTE PARTITION PEUT ETRE DONC VUE A POSTERIORI COMME LA DECOMPOSITION DU SIGNAL EN COMPOSANTES MODULEES EN AMPLITUDE ET/OU FREQUENCE. NOUS MONTRONS EGALEMENT QUE, GRACE A LEUR BONNE PROPRIETE DE LOCALISATION, LES DISTRIBUTIONS TEMPS-FREQUENCE REALLOUEES PEUVENT ETRE UTILES POUR DES PROBLEMES DE DETECTION DE CHIRPS, COMME PAR EXEMPLE CELUI DES ONDES GRAVITATIONNELLES
On nonparametric techniques for analyzing nonstationary signals by Douglas David Baptista De Souza( )

1 edition published in 2013 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

In the analysis of the signals of natural origin, we are often confronted with situations where we do not know if a change occurred, or where the possible point of change can be located(localized). However, diverse methods in signal processing rest(base) implicitly on a hypothesis of stationarity, because the still case is defined well in a theoretical prospect(perspective). On the other hand, all the processes of the real world are a priori non-still and, in the majority of the cases, this supposition shows itself true. Given that there are numerous manners by which the property of stationarity can be broken, various tests of stationarity were developed to test the various forms of non-stationarity. This thesis(theory) concentrates on the conception(design)
 
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Time-frequency/time scale analysis
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Explorations in time-frequency analysisTime-Frequency/Time-Scale Analysis : Time-Scale Analysis
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Patrick Flandrin físic francès

Patrick Flandrin físico francês

Patrick Flandrin fisico francese

Patrick Flandrin físicu francés

Patrick Flandrin Frans natuurkundige

Patrick Flandrin French physicist

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