Abstract FR:

Ce travail porte sur l'etude et le developpement des methodes de traitement des signaux a echantillonnage non uniforme. Dans un contexte temps reel, on se propose de developper des methodes d'estimation adaptatives pour ce type de signaux. Nous utilisons une approche parametrique dans laquelle le signal est modelise par un processus auto-regressif (ar). Nous n'excluons pas les cas non stationnaires ou les coefficients ar varient lentement au cours du temps par rapport aux fluctuations de l'amplitude des signaux a traiter. Le travail presente concerne dans un premier temps l'estimation adaptative des coefficients du modele ar. Les coefficients estimes sont ensuite utilises pour une prediction en ligne des echantillons perdus. Trois algorithmes d'estimation sont presentes. La deuxieme partie de ce travail est consacree aux applications de l'echantillonnage non uniforme. Il apparait qu'un choix judicieux des instants d'echantillonnage ameliore la reconstitution de facon considerable. Dans le but d'une meilleure reconstruction du signal et de la minimisation du nombre d'echantillons preleves, nous presentons quelques methodes adaptatives qui permettent de choisir les instants convenables d'echantillonnage. A la fin de cette partie, nous introduisons une technique de conception des systemes de transmission numerique, fondee sur la transmission non periodique. Dans le cas des signaux de parole, nous montrons les avantages en efficacite que la transmission non uniforme pourrait apporter.