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Stratégies optimales de troncature pour différentes normes, dans l'espace de Fourier
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Dans le cadre du problème de compression des images digitalisées, nous reprenons le modèle d'image définie par P. Y. Shvarz et J. Ponci en lui appliquons les fonctions de filtre calculées par H. F. Silverman afin de déterminer l'ensemble des points dans le domaine de Fourier tel que l'espérance mathématique du carré du modèle soit maximale. Cette étude permet alors de déterminer les zones, statistiquement optimales, de points conservés.

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Problème de détection des droites dans une image discrétisée
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Après un bref rappel sur la méthode de HART et DUDA, nous faisons des commentaires sur les difficultés qu'on peut rencontrer dans l'application de cette méthode. Nous discutons ensuite sur le problème de choix des intervalles A0 et A∞, sur les transformations qui, à partir du tableau accumulateur, mettent en évidence la présence des droites. Une méthode d'accélération de convergence améliorant la précision sur les équations des droites détectées est aussi exposée, ainsi que les résultats de nombreuses expériences numériques.

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L'estimation de la densité spectrale d'une fonction aléatoire stationnaire du second ordre
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Un théorème sur la majoration de l'erreur dans l'estimation de la densité spectrale par des périodogrammes pondérés f_T(λ) = 1/(2π) ∫_{-T}^T e^-iλt X(t) k(A_T v) B_T(v) dv B_T(v) = 1/T ∫_{0}^T X(t)X(t+|v|) dt, |v| < T où X(t) est une fonction aléatoire stationnaire dont une réalisation a été observée pour t∈[0,T]. Discussion sur le choix optimum de (k(·), A_T).

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