Modèles de Markov triplets en restauration des signaux

CHAPITRE IV. MODÈLE DE MARKOV TRIPLET(a) (b) (c)(d)(e)Figure IV.11 – Réalisation et segmentation des données issues du modèle CMC-BI.(a) : réalisation x 1∶N ; (b) : réalisation y 1∶N ; (c) : segmentation supervisé par CMC-BI, taux d’erreur de 7.25%; (d) : segmentation non supervisé par CMC-BI , tauxd’erreur de 7.56%; (e) : segmentation non supervisé par CSMC-BI , taux d’erreurde 7.84%La segmentation des observationsy 1∶N (b) figure (IV.11) par le vrai modèle donneun taux d’erreur de 7.25% avec les vrais paramètres de simulation et un taux de7.56% en non-supervisé. Les deux taux d’erreur sont très proches bien que les bruitsont des moyennes proches et des variances importantes. Ceci montre l’efficacité del’algorithme ICE pour l’estimation des paramètres. Les paramètres estimés sont :– Pour la loi p(x n+1 ∣x n )0.98 0.02 ̂P=(0.01 0.99 ),– Pour la loi p(y n ∣x n )ω 1 ω 2 taux d’erreur (%)m σ 2 m σ 2Vrais paramètres 0.00 3.00 1.00 3.00 7.25Paramètres estimés -0.01 2.99 1.01 2.90 7.5672Figure IV.12 – Paramètres de la loi p(y n ∣x n )estimés avec ICE.