Utilisation des Copules en Séparation Aveugle de Sources Indépendantes/Dépendantes

Le problème de la séparation aveugle de sources (SAS) consiste à retrouver des signaux non observés à partir de mélanges inconnus de ceux-ci, où on ne dispose pas, ou très peu, d'informations sur les signaux source et/ou le système de mélange. Dans cette thèse, nous présentons des algorithmes pour séparer des mélanges linéaires instantanés et convolutifs de sources avec composantes indépendantes/dépendantes. Le principe des algorithmes proposés est de minimiser des critères de séparation, bien définis, basés sur les densités de copules, en utilisant des algorithmes de type descente du gradient.Nous montrons que les méthodes proposées peuvent séparer des mélanges de sources avec composantes dépendantes, où le modèle de copule est inconnu.