Dans la littérature sur le traitement statistique des signaux ou l’analyse des séries temporelles, l’analyse spectrale correspond généralement au problème de l’estimation du spectre de puissance d’un signal stationnaire à partir d’une réalisation discrète de longueur finie. Cependant, la plupart des signaux du monde réel ne sont pas stationnaires, de sorte que de tels outils ne sont plus applicables. Cet exposé abordera le problème de l’analyse spectrale non stationnaire, en se concentrant sur les classes de signaux générés par la déformation de signaux stationnaires. Outre l’analyse spectrale, la synthèse de signaux non stationnaires sera également abordée.

Biographie : B Torrésani est professeur à l’Institut de Mathématiques de Marseille, Aix Marseille Université, dans l’équipe Signal-Image. Son domaine d’intérêt concerne plusieurs domaines du traitement mathématique du signal, notamment l’analyse temps-fréquence et temps-échelle, la modélisation statistique et les problèmes inverses et la séparation aveugle des sources, avec des applications dans le traitement du signal audio, la chimie analytique et la neuro-imagerie.