@InProceedings{2015_pham388,
	author = "Gia-thuy Pham and Philippe Loubaton",
	title = "Performances des filtres deWiener spatio-temporels entrainés: le cas des grandes dimensions.",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-038",
	pages = "p. 153-156",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_pham388.pdf",
	abstract = "Dans cet article, nous évaluons le rapport signal à interférence plus bruit (SINR) produit par un filtre de Wiener spatio-temporel
 régularisé estimé par le biais d'une séquence d'apprentissage. Dans le régime asymptotique des grands systèmes défini par le fait que le nombre
 de capteurs et la taille de la séquence d'apprentissage tendent vers l'infini au même rythme, nous montrons que le SINR converge vers une
 quantité déterministe. Son analyse permet de montrer tout l'intérêt de la régularisation et d'un bon choix de la taille de fénêtre temporelle utilisée
 pour estimer le signal utile..pdf",
}