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

Plusieur解决方案创新通信和生物医学难题的根源是技术现代化和复杂性，以及性能/复杂性的制约。问题的复杂性、非现实性、动态性和非现实性，以及L的《公约》的应用。例如，大量信息的收集、通信和通信、多输入多输出系统(MIMO Massif)和生物测量(Capteur EMG Matriciels)。Notre Méthodologie由非线人S的灵感自然(受自然启发的方法)组成应用和适配器的新算法。从S的观点来看，支持向量机是一种基于支持向量机的分类方法，它模拟自然、生物和体格的原理，告诉生物图像优化。DES Méthodes Tell es que les Fratals，L的收购Comrimée(压缩传感)et la théorie du Chaos Serontégalement Misesà的贡献。L在VLSI(as-dsp，fpga，asic)的实现中，对算法进行了深入的研究，并提出了相应的解决方案。 L的《自然与自然的激励与效率》项目的目标是提出一种新的算法，它的性能/复杂程度与œuvre parallèle et Efficiente的一致。 通信领域、移动通信和生物科学领域：S汽车公司、里斯本公司、S公司、联合国信息网： A)联合国问题主要是通信移动设备和服务解决方案的增强方案，这些解决方案增加了多个国家和地区之间的联系，并使S的工作倍增。Récemment，Les Systèmes MIMO Massif(Grand Nombre d‘antennes)，unsisitive un inérút considible(前：Willes Intelligence entes)，Tout Comme les réseaux de Capteur通信者，le Précodage，stiateur des canaux et les réseauxàre is。 (B)对L的临床神经肌肉进行肌电分析，以了解其生物信号。La méthodologie proposée vise le cas cas ct de la catégorization des lombalgiescifique，prolème de santéMajeur en attente de méthodes de诊断系统。 两个领域，一个先验的区别，代表了点的现代化，一个类比的nous avons PU常量和剥削者，所以它不现代MIMO。这是一种创新的解决方案，可用于通信和生物通信。

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. L'objectif de ce programme est de proposer une chaîne de traitement de signaux basée sur des approches et algorithmes s'inspirant de la nature et offrant le meilleur compromis performance/complexité pour une mise en œuvre parallèle et efficiente. Les domaines de communications mobiles et du biomédical sont ciblés car caractérisés par un flot d'informations massives : A) Un problème majeur des communications mobiles est la recherche de solutions augmentant la bande passante dans des milieux de plus en plus encombrés d’interférences multiples. Récemment, les systèmes MIMO massifs (grand nombre d'antennes) suscitent un intérêt considérable (ex: villes intelligentes), tout comme les réseaux de capteurs communicants, le précodage, estimateur des canaux et les réseaux à relais. B) Un autre cas étudié est le traitement des biosignaux générés par des matrices de capteurs électromyographies (EMG) pour l’extraction d'informations cliniques neuromusculaires. La méthodologie proposée vise le cas concret de la catégorisation des lombalgies chroniques non spécifiques, problème de santé majeur en attente de méthodes de diagnostic systématique. Ces deux domaines, a priori distincts, présentent d’un point de vue de la modélisation, une analogie que nous avons pu constater et exploiter, soit un modèle MIMO. Ce constat nous mène à des idées de solutions innovatrices tant pour les communications que le biomédical.