Suppression de Bruit par Filtrage Adaptatif Utilisant de Réseaux de Neurones

Abstract

De nombreux signaux temporels sont entachés d'interférences ou de bruits indésirables. Par conséquent, il est nécessaire d'éliminer ces composants gênants. Le filtrage conventionnel est efficace si les spectres du signal et du bruit sont séparés. Si ce n'est pas le cas, un autre moyen d'intervenir comme une excellente solution est le filtrage adaptatif qui ajuste automatiquement sa réponse impulsionnelle. Dans ce projet, nous avons mis en oeuvre un système de suppression de bruit adaptatif utilisant des réseaux de neurones comme algorithmes d'adaptation. Une étude approfondie du filtrage adaptatif et des réseaux de neurones a été étudiée. Ensuite une application à la suppression de bruit a été effectuée. Plusieurs tests ont été effectués pour différents signaux à fréquence fixe, puis à fréquence variable. Les résultats obtenus sont satisfaisants et comparables avec ceux des Algorithmes classiques RLS, LMS et NLMS