On blind source separation in convolutive and nonlinear mixtures

Dans cette these, la separation aveugle de sources dans des melanges convolutif Post Non-lineaire (CPNL) est etudiee. Pour separer ce type de melanges, nous avons d'abord developpe des nouvelles methodes pour separer les melanges convultifs et les melanges Post Non-Lineaires (PNL). Ces methodes sont toutes basees sur la minimisation de l'information mutuelle des sorties. Pour minimiser l'information mutuelle, nous calculons d'abord sa "differentielle", c'est-a-dire, sa variation en fonction d'une petite variation de son argument. Cette differentielle est alors utilisee pour concevoir des approches de type gradient pour minimiser l'information mutuelle des sorties. Ces approches peuvent etre appliquees pour separation aveugle des melanges lineaires instantanes, convolutifs, PNL et CPNL.