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Titre : Wavelet theory Type de document : Monographie Auteurs : Somayeh Mohammady, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 398 p. Format : 19 x 27 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83881-955-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] ondelette de Haar
[Termes IGN] traitement du signal
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (éditeur) The wavelet is a powerful mathematical tool that plays an important role in science and technology. This book looks at some of the most creative and popular applications of wavelets including biomedical signal processing, image processing, communication signal processing, Internet of Things (IoT), acoustical signal processing, financial market data analysis, energy and power management, and COVID-19 pandemic measurements and calculations. The editor’s personal interest is the application of wavelet transform to identify time domain changes on signals and corresponding frequency components and in improving power amplifier behavior. Note de contenu : 1- Time Frequency Analysis of Wavelet and Fourier Transform
2- Wavelet Theory: Applications of the Wavelet
3- Wavelet Theory and Application in Communication and Signal Processing
4- Wavelet Based Multicarrier Modulation (MCM) Systems: PAPR Analysis
5- Wavelets for EEG Analysis
6- Ultra-High Performance and Low-Cost Architecture of Discrete Wavelet Transforms
7- Fault Detection, Diagnosis, and Isolation Strategy in Li-Ion Battery Management Systems of HEVs Using 1-D Wavelet Signal Analysis
8- Industrial IoT Using Wavelet Transform
9- Wavelet Transform for Signal Processing in Internet-of-Things (IoT)
10- The Discrete Quincunx Wavelet Packet Transform
11- Uncertainty and the Oracle of Market Returns: Evidence from Wavelet Coherence Analysis
12- Case Study: Coefficient Training in Paley-Wiener Space, FFT, and Wavelet Theory
13- Wavelet Filter Banks Using Allpass Filters
14- A Wavelet Threshold Function for Treatment of Partial Discharge Measurements
15- Use of Daubechies Wavelets in the Representation of Analytical Functions
16- Higher Order Haar Wavelet Method for Solving Differential Equations
17- COVID-19 Outbreak and Co-Movement of Global Markets: Insight from Dynamic Wavelet Correlation AnalysisNuméro de notice : 28316 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87895 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87895 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98235 Geospatial data organization methods with emphasis on aperture-3 hexagonal discrete global grid systems / Ali Mahdavi Amiri in Cartographica, vol 54 n° 1 (Spring 2019)
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[article]
Titre : Geospatial data organization methods with emphasis on aperture-3 hexagonal discrete global grid systems Type de document : Article/Communication Auteurs : Ali Mahdavi Amiri, Auteur ; Troy Alderson, Auteur ; Faramarz Samavati, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 30 - 50 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] ondelette de Haar
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] système de grille globale discrète
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Digital Earth frameworks deal with data sets of different types collected from various sources. To effectively store, retrieve, and transmit these data sets, efficient multi-scale data representations that are compatible with the underlying structure of the Digital Earth framework are required. In this article, we describe several such techniques and their properties: namely, how to represent data in the multi-scale cell hierarchy of a discrete global grid system (DGGS) or in the multi-scale hierarchy of a customized wavelet transform. We also discuss how these techniques can be tuned to be applicable to the A3H DGGS. Numéro de notice : A2019-435 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart.54.1.2018-0010 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart.54.1.2018-0010 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92761
in Cartographica > vol 54 n° 1 (Spring 2019) . - pp 30 - 50[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2019011 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)
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Titre : Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Sébastien Mustière
, Directeur de thèse ; Guillaume Saint Pierre, Directeur de thèse
Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2019 Importance : 292 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Paris Est dans le cadre de l'Ecole Doctorale Mathématiques et STIC, Signal, Image, AutomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] appariement de cartes
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] décomposition empirique du signal
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] navigation pédestre
[Termes IGN] ondelette de Haar
[Termes IGN] récepteur GPS
[Termes IGN] régression par quantile
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] sécurité routière
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] vitesse de déplacementIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec la démocratisation des appareils connectés équipés d'un récepteur GPS, de grandes quantités de trajectoires de véhicules deviennent disponibles, notamment via les flottes de véhicules professionnels et les applications mobiles collaboratives de navigation et d'assistance à la conduite. Récemment, les techniques dites de map inference, visant à dériver de l'information cartographique à partir de ces traces GPS, tendent à compléter, voire à remplacer les techniques traditionnelles. Initialement restreintes à la construction de la géométrie des routes, elles sont progressivement utilisées pour enrichir les réseaux existants, et en particulier pour construire une base de données numérique de la signalisation verticale. La connaissance fine et exhaustive de l'infrastructure routière est un prérequis indispensable dans de nombreux domaines : pour les gestionnaires de réseaux et les décideurs dans le cadre de travaux d'aménagement, pour les usagers avec le calcul précis des temps de parcours, mais aussi, plus récemment, dans le cadre du véhicule autonome. Dans ce contexte, les méthodes d'apprentissage statistique apportent une perspective intéressante et garantissent l’adaptabilité de l'approche aux différents cas d'utilisation et à la grande variabilité des données rencontrées en pratique. L'objectif de ce travail de thèse est d'étudier le potentiel de cette classe de méthodes, pour la détection automatique de la signalisation routière, en temps différé, à partir d'un ensemble de profils de vitesse GPS. Le premier cas d'application est celui de la détection des feux de circulation, étendu par la suite a d'autre types de signalisation comme les passages piétons. En premier lieu, nous travaillons sur un jeu de données expérimental de haute qualité, à l'aide duquel nous étudions les performances de plusieurs classifieurs et nous comparons deux représentations mathématiques des données : une approche classique de reconnaissance d'image et une approche fonctionnelle consistant à agréger et à décomposer les signaux de profils de vitesses sur une base d'ondelettes de Haar. Les résultats obtenus montrent la pertinence de l'approche fonctionnelle, en particulier lorsqu'elle est combinée à l'algorithme des forêts aléatoires, en termes de fiabilité de détection et de temps de calcul. L'approche est alors appliquée sur d'autres types d'éléments de l'infrastructure. Dans un second temps, nous tentons d'adapter la méthode proposée sur le cas de données observationnelles, i.e. acquises en environnement non-contrôlé, pour lesquelles nous cherchons également à estimer la position des feux de signalisation par régression statistique. Les résultats montrent la sensibilité de l'approche axe sur l'apprentissage face à des données fortement bruitées ainsi que la difficulté liée à la définition de l'emprise spatiale des instances individuelles sur un réseau routier complexe. Nous tentons de lever ce second verrou à l'aide d'approches globales fondées sur une segmentation d'image par réseau de neurones convolutionnel. Enfin, nous expérimentons une approche permettant d'exploiter. L'autocorrélation spatiale des variables cibles sur les instances individuelles à l'aide de la topologie du graphe routier et en modélisant la zone d'étude sous forme d'un champ de Markov conditionnel. Les résultats obtenus montrent une amélioration des performances de détection par rapport à l'apprentissage non-structuré. Ces travaux de thèse ont également suscité le développement de méthodes originales de prétraitement des trajectoires GPS (filtrage, interpolation, débiaisage et recalage sur un réseau routier de référence) ainsi que l'élaboration de critères objectifs d'évaluation de la qualité de ces pré-traitements. Note de contenu : 1- Cadre général et enjeux de la thèse
2- Méthodes et algorithmes pour le pré-traitement des trajectoires GPS
3- Comparaison des approches image et fonctionnelle en conditions expérimentale
4- Etude du potentiel des méthodes d'apprentissage sur un cas opérationnel
5- Approches globales : réseaux de neurones artificiels et apprentissage structuréNuméro de notice : 25687 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Signal, Image, Automatique : Paris-Est : 2019 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/02/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-02493936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94716 Multi-scale modeling of Earth's gravity field in space and time / Shuo (2) Wang in Journal of geodynamics, vol 106 (May 2017)
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[article]
Titre : Multi-scale modeling of Earth's gravity field in space and time Type de document : Article/Communication Auteurs : Shuo (2) Wang, Auteur ; Isabelle Panet , Auteur ; Guillaume L. Ramilien, Auteur ; Frédéric Guilloux, Auteur
Année de publication : 2017 Projets : 1-Pas de projet / Article en page(s) : pp 46 - 65 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] champ de pesanteur terrestre
[Termes IGN] données 4D
[Termes IGN] données GRACE
[Termes IGN] levé gravimétrique
[Termes IGN] modèle de géopotentiel
[Termes IGN] ondelette d'Abel-Poisson
[Termes IGN] ondelette de Haar
[Termes IGN] problème inverseRésumé : (auteur) Since 2002, the GRACE mission has been providing an unprecedented view of the Earth's gravity field spatial and temporal variations. The gravity field models built from these satellite data are essential in order to study the mass redistributions within the Earth system. Often, they are modelled using spatial functions, such as spherical harmonics, averaged over a fixed time window. However, the satellite sampling naturally leads to a trade-off between the achievable spatial and temporal resolutions. In addition, the gravity variations are made of local components in space and time, reflecting the superimposition of sources. With the final aim to better estimate gravity variations related to local processes at different spatial and temporal scales, and adapt the temporal resolution of the model to its spatial resolution, we present an attempt at 4D gravity field modelling using localized functions in space and time. For that, we develop a four-dimensional wavelet basis, well localized in space and time and orthogonal in time. We then analyze the inverse problem of 4D gravity field estimation from GRACE synthetic inter-satellites potential differences along the orbit, and its regularization in a Bayesian framework, using a prior knowledge on the mass sources. We then test our approach in a simplified synthetic test setting, where only one mass source is present: hydrological mass variations over Africa during the year 2005. Applying a purely regional approach, we are able to reconstruct, regionally, the water height signal with a ≈2.5 cm accuracy at 450 km, 21 days resolution. We test the influence of the geophysical prior on this result, and conclude that it cannot explain alone the residuals between original and reconstructed mass signal. redIn contrast, an ideal test case with a perfect adequacy between the 4D basis and the synthetic data, without approximations nor regularization in solving the normal system, leads to a significantly improved reconstruction of large-scale, seasonal water variations, at the millimetric level of a few % of relative accuracy. The performances of the regional test are likely significantly limited by the block-diagonal approximation of the normal system and the scales selection in the regional 4D basis. Numéro de notice : A2017-869 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG+Ext (2012-mi2018) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jog.2017.02.001 Date de publication en ligne : 20/02/2017 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jog.2017.02.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89895
in Journal of geodynamics > vol 106 (May 2017) . - pp 46 - 65[article]
Titre : Modélisation spatio-temporelle du champ de gravité terrestre Titre original : Gravity field modeling in space and time Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Shuo (2) Wang, Auteur ; Isabelle Panet , Directeur de thèse ; Guillaume Ramillien, Directeur de thèse ; Frédéric Guilloux, Directeur de thèse
Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Année de publication : 2016 Autre Editeur : Paris : Université de Paris 7 Denis Diderot Projets : TOSCA / Note générale : co-directeurs de thèses : (1) IGN, LAREG, Université Paris Diderot, Paris; (2) GET, Observatoire Midi-Pyrenées, Toulouse; (3) LSTA, Université Pierre et Marie Curie, Paris
PAS DE DOCUMENT DEPOSE A IGN OU SUR HALLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie physique
[Termes IGN] champ de pesanteur terrestre
[Termes IGN] données GRACE
[Termes IGN] levé gravimétrique
[Termes IGN] ondelette d'Abel-Poisson
[Termes IGN] ondelette de HaarIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La Terre est une planète vivante, siège de transferts de masse à différentes échelles de temps et d'espace. La superposition de ces sources crée des variations spatiales et temporelles du champ de gravité terrestre, suivies à l'échelle du globe par satellites. Ainsi, les satellites GRACE donnent accès aux variations du champ à 400 km de résolution, tous les 10 jours à 1 mois. Celles-ci sont exprimées sous la forme de modèles de champ dont la résolution spatiale ou temporelle est le plus souvent fixe. Leur analyse permet d'étudier le transport de masse au sein du système Terre. Pour optimiser l'estimation des variations du champ associées à des processus locaux en espace ou en temps à différentes échelles, et adapter la résolution temporelle du modèle à sa résolution spatiale selon l'échantillonnage des satellites, nous avons développé dans cette thèse une modélisation multi-échelle spatiale et temporelle du champ de gravité. Dans un premier temps, nous construisons une famille de fonctions 4D, qui combine des ondelettes de Poisson dans le domaine spatial et des ondelettes de Haar dans le domaine temporel. Ensuite, nous mettons en place une inversion régularisée d'observables de type différences de potentiel inter-satellite pour estimer les paramètres du modèle, dans un cadre bayesien. Pour construire l'a priori sur le modèle, nous développons une analyse spectrale localisée en temps et en espace de variations de masse associées à un modèle physique, et du signal gravimétrique associé. Enfin, nous testons notre approche pour la reconstruction des variations spatio-temporelles du champ associées au signal hydrologique sur l'Afrique sur l'année 2005, à partir d'une distribution régionale d'observations. Notre meilleur modèle nous permet de reconstruire la source de masse considérée (les variations de hauteur d'eau à la surface du globe) avec une précision en rms d'environ 2.5 cm d'eau à 450 km, 21 jours de résolution, et centimétrique à 1900 km, 11 jours de résolution. Cette limite de précision provient en partie de l'impact de la régularisation. Nos tests montrent en effet que le choix de régularisation perturbe les résultats à hauteur centimétrique. L'approximation bloc diagonale du système normal dans l'inversion et la résolution temporelle limitée du modèle peuvent contribuer au reste des résidus. Cette thèse a permis en mettre en place une modélisation multi-échelle dans l'espace et dans le temps du champ de gravité, et des outils d'analyse spectrale associés. Dans l'avenir, un travail important sera d'étudier sa mise en œuvre sur des données réelles, telles qu'issues des missions GRACE et GRACE Follow-On. Numéro de notice : 17710 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG (2012-mi2018) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : géodésie : Paris 7 : 2016 Organisme de stage : LAREG (IGN) & GET, Observatoire Midi-Pyrenées & LSTA (Paris 6) nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99900 PermalinkPermalinkPermalink