MANUEL DE CALCUL NUMÉ RIQUE APPLIQUÉ
6.2. Le bruit gaussien
Soit un bruit dont la moyenne est m et l’écart quadratique moyen o. On parle de bruit gaussien
lorsque celui-ci suit une loi de probabilité p(t) gaussienne à savoir :
p(t) = & exp [y$].
Le grand intérêt de ce type de bruit repose sur la simplicité de sa formulation analytique qui
ne fait appel qu’aux deux premiers moments. De plus, dans bien des cas, la somme de processus
aléatoires non gaussiens tend vers un processus gaussien, c’est ce que l’on rencontre dans la
théorie des erreurs (voir le théorème central limite). Attention, cela n’est pas systématique, une
somme de processus de Cauchy reste un processus de Cauchy.
7. Éléments de bibliographie
A. ANGOT (1972) Compléments de mathématiques, Éditions Masson.
R. BOITE et H. LEICH (1980) Les filtres numériques, Éditions Masson.
J. MAX (1980) Méthodes et techniques de traitement du signal et applications auz mesures
physiques, Éditions Masson.
A. PAPOULIS (1977) Signal analysis, McGraw-Hill.
J.C. RADIX (1970) Introduction au filtrage numérique, Eyrolles.
E. ROUBINE (1970) Introduction à la théorie de la communication, Tomes 1, II et III, Masson.
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