Abstract FR:

Cette these est consacree au developpement et a l'implementation de techniques adaptatives pour la separation autodidacte (aveugle) de melanges lineaires instantanes de sources independantes. Les performances des algorithmes classiques proposes jusqu'alors dependent de la matrice de melange. De notre cote, nous avons defini la notion de mise a jour en serie et montre comment il est possible d'en deduire des algorithmes adaptatifs de separation pour lesquels les performances sont invariantes par rapport au melange. Nous avons propose une famille d'algorithmes appelees pfs parameter free separation (aussi denommee easi-equivariant adaptive source separation via independence). Nous avons etabli la condition de stabilite asymptotique des points separants et donne les expressions explicites des taux de rejection asymptotiques. Enfin, nous avons compare le comportement de pfs avec trois autres algorithmes autoadaptatifs, avec comme objectif principal de montrer l'importance du choix de la parametrisation du separateur sur les performances