Abstract FR:

Ce memoire presente l'utilisation des reseaux de neurones comme approche des problemes du traitement du signal. Developpes a l'origine pour prendre des decisions, les reseaux neuro-mimetiques sont, de nos jours, encore largement employes dans le domaine de la reconnaissance des formes. Les chapitres 1 et 2 montrent pourquoi ces outils connexionnistes peuvent etre adaptes a l'analyse du signal. Que ce soit au niveau de leur architecture ou de l'algorithme d'apprentissage, ils permettent de retrouver les etapes de la modelisation de processus, definies en traitement adaptatif du signal. Dans un premier temps, les reseaux de neurones ont permis d'analyser des signaux issus de filtres non-lineaires, d'une serie chaotique et d'une serie temporelle reelle. Dans un deuxieme temps, les reseaux ont ete definis comme estimateurs de densite spectrale de puissance. Ils permettent d'extraire l'information frequentielle des processus etudies. Compares a d'autres estimateurs, ils ont ete appliques a la detection de frequence doppler et l'estimation de la largeur spectrale d'un signal lidar