Modèles de Markov triplets en restauration des signaux

CHAPITRE IV. MODÈLE DE MARKOV TRIPLET(a) (b) (c)Figure IV.3 – Second exemple de simulation d’une chaîne M-stationnaire à bruitindépendant. (a) : réalisation x 1∶N ; (b) : réalisation u 1∶N (c) : réalisation y 1∶N .Pour le premier exemple, l’estimation supervisée du processus X à partir duprocessus observé y 1∶N nous donne un taux d’erreur de 5.84% avec le modèle deCMC-MS-BI et un taux de 7.54% avec le modèle CMC-BI classique (pour utiliser cedernier, les paramètres de la chaîne X sont estimés à partir de la réalisation x 1∶N ).(e) (f) (g)Figure IV.4 – Segmentation supervisée à partir de y 1∶N (IV.2). (e) :̂x CMC−MS−BIrestauré avec CMC-MS-BI (5.84%); (f) : û restauré avec CMC-MS-BI (0.58%); (g) :̂x CMC−BI restauré avec CMC-BI (7.54%).Dans le second exemple où le bruit est plus important, nous remarquons bien ladifférence entre les résultats obtenus par la CMC-MS-BI et la CMC-BI classique,Nous obtenons un taux d’erreur de 16.13% avec la première méthode et un tauxplus élevé avec la deuxième méthode qui est de 20.30%.62