Modèles de Markov triplets en restauration des signaux

CHAPITRE V. CHAÎNES CONDITIONNELLEMENT LINÉAIRES À SAUTSMARKOVIENS543210−1Y0−2−30 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500(a)432Y110−1−2−3−40 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500(b)32Y210−1−2−3−40 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500(c)Figure V.3 – Version bruitée du chaîneRavec(a)y1∶N 1 : bruit gaussien indépendantN 1 (0,1)N 2 (2,1)(b) y1∶N 2 : bruit à mémoire longue de même moyenne 0 et de mêmevariance 1, α ω1 = 0.1 α ω2 =0.9(c) y1∶N 3 : bruit à mémoire longue de même moyenne0 et de même variance 1, α ω1 =0.1 α ω2 =1La segmentation des processus y1∶N 1 , y2 1∶N et y3 1∶Npar le modèle de chaîne deMarkov cachée est donnée par la figure (V.4) et par le modèle de chaîne cachéepartiellement de Markov sur la figure (V.5)114