@InProceedings{1983_011-0005_10593,
	author = "G. ALENGRIN and A. HOURI and T. PITARQUE",
	title = "Filtrage adaptatif récursif de signaux neurosensoriels",
	booktitle = "9° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1983",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "011-0005",
	pages = "p. 855-860",
	month = "may # 16--20",
	address = "Nice",
	doi = "",
	pdf = "1983_011-0005_10593.pdf",
	abstract = "L 'extraction du signal \"utile\" correspondant à la réponse neurosensorie Il associé à une stimulation répétitive est obtenue générale ment par sommation et moyennage des différentes mesures. Ce signal est noyé dans un bruit de fond provenant des activités de toute les s a utres aires sensorielles non concernées par la stimulation, auquel s'ajoute celui de l'appareillage électronique. Ce procédé t rés classique présente l'avantage d'une très grande simplicité d'analyse mais impose un grand nombre de sommations ce qui a pour conséquences, de dégrader le signal recherché, de ne présenter qu'un aspect moyenné ne rendant pas compte de l'évolution des réponses successive. D'autre s méth odes d'extraction ont été proposées notamment par filtrage de WIENER, celui-ci nécessite une connais sance préalable dutemplate (gabarit de la densité spectrale) du potentiel évoqué. Nous proposons une approche nouvelle de l'analyse de ces signaux par filtrage adaptatif récursif ne faisant aucun à priori sur la forme d'onde du signal recherché. Un modèle CARMA a été utilisé et l'identification des paramètrès pour la reconstruction du signal a été faite par les algorithmes du RELS et du RML 1 . Une modélisalion du système par le KALMAN é tendu est également présentée. L'efficacité de ces différents algorithmes a été testée sur une sinusoïde trés bruitée. Les résulta ts satisfaisants nous ont permi s de passer à l'a cquisition et au traitement du signal biologique plus complexe ( PEV :potentiel évoqué auditif) Les méthodes du RELS et du RML 1 appliquées aux PEV montrent des résultats prometteurs. Actuellement un rapport signal/bruit de 10-1peut être aisément traité, cette limite sera dépassée par s oustr acti on adapta ti ve du bruit (noise-cancell ing) et par amélio ration de l'estimation du signal. Ces algorithmes d'identification trouveront un large champ d'application dans la recherche biologique et médicale (diagnostic, dépistage, prévention...)."
}