Méthodes inspirées de la nature et leur implémentations pour les signaux en communications et les biosignaux

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Plusieurs solutions innovatrices de traitement du signal en communications et biomédical trouvent leur source dans des techniques modernes de traitement numérique, contraintes par un critère de compromis performance/complexité. Dans le cas de problèmes dits complexes, un nombre élevé de paramètres, souvent dans un modèle nonlinéaire, dynamique et non stationnaire, ne permet pas l'application des méthodes conventionnelles. Ce programme de recherche vise à répondre à des problèmes caractérisés par une quantité d'informations massive, par exemple, les réseaux de capteurs communicants, le système MIMO massif (grand nombre d'antennes - massive MIMO) et la mesure en biomédical (capteurs EMG matriciels). Notre méthodologie consiste à appliquer et adapter de nouveaux algorithmes non linéaires s'inspirant de la nature (nature-inspired methods). Il s'agit de méthodes mimant des principes naturels, biologiques ou physiques, telles les biomimétiques (métaheuristiques) en optimisation; réseaux de neurones et machines à vecteurs de support (Support Vector Machine) en classification. Des méthodes telles que les fractals, l'acquisition comprimée (compressive sensing) et la théorie du chaos seront également mises à contribution. Un autre aspect important des travaux concerne l'implémentation VLSI (AS-DSP, FPGA, ASIC) des algorithmes qui sont développés pour répondre à des besoins réels.