Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Loi de mélangeEn probabilité et en statistiques, une loi de mélange est la loi de probabilité d'une variable aléatoire s'obtenant à partir d'une famille de variables aléatoires de la manière suivante : une variable aléatoire est choisie au hasard parmi la famille de variables aléatoires donnée, puis la valeur de la variable aléatoire sélectionnée est réalisée. Les variables aléatoires sous-jacentes peuvent être des nombres réels aléatoires, ou des vecteurs aléatoires (chacun ayant la même dimension), auquel cas la répartition du mélange est une répartition à plusieurs variables.
Carrier-to-noise ratioIn telecommunications, the carrier-to-noise ratio, often written CNR or C/N, is the signal-to-noise ratio (SNR) of a modulated signal. The term is used to distinguish the CNR of the radio frequency passband signal from the SNR of an analog base band message signal after demodulation. For example, with FM radio, the strength of the 100 MHz carrier with modulations would be considered for CNR, whereas the audio frequency analogue message signal would be for SNR; in each case, compared to the apparent noise.
Signal separationSource separation, blind signal separation (BSS) or blind source separation, is the separation of a set of source signals from a set of mixed signals, without the aid of information (or with very little information) about the source signals or the mixing process. It is most commonly applied in digital signal processing and involves the analysis of mixtures of signals; the objective is to recover the original component signals from a mixture signal.
Réflectomètrevignette|image d'un réflectomètre temporel ou TDR Un réflectomètre temporel ou TDR (Time Domain Reflectometer en anglais) est un instrument de mesure électronique utilisé pour caractériser et localiser des défauts dans les câbles métalliques (paire torsadée, câble coaxial, etc.) et, dans le domaine optique, les fibres optiques. Il peut également être utilisé pour localiser des discontinuités dans un , un circuit imprimé (PCB), ou n'importe quel circuit électrique.
Analyse factorielleL'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes. Au sens anglo-saxon du terme, l'analyse factorielle (factor analysis) désigne une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées).
Son stéréophoniqueLe terme stéréophonie vient du grec stereo « spatial, solide » et phono « ton, le son ». Le son stéréophonique, plus communément appelé stéréo, est une méthode d'enregistrement et de reproduction sonore visant à reconstituer la répartition dans l'espace des sources d'origine. Ce relief sonore est habituellement obtenu à l'aide de deux canaux diffusés par au moins deux transducteurs (haut-parleurs ou écouteurs), eux-mêmes reliés à deux amplificateurs distincts. Dans des conditions idéales, l'auditeur perçoit les sons situés dans l'espace.
Ingénieur du sonLe terme ingénieur du son est un terme générique qui peut s'appliquer à des métiers différents, avec des qualifications spécifiques. L'ingénieur du son a pour fonction d'assurer la gestion du son dans différents secteurs d'activité : cinéma (nommé généralement chef-opérateur du son) ; musique ; radio ; télévision ; sonorisation (concerts) ; spectacle vivant ; jeu vidéo. Un ingénieur du son conçoit, fabrique et opère les outils de captation et d'enregistrement pour enregistrer et mixer des programmes sonores aux moyens de machines réelles et virtuelles.
Modèle de Markov cachéUn modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.
Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
