WO2015185074A1 - Filtrage selectif amont en modulation de frequence a base de reseau de neurones - Google Patents

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    • H04B1/0028—Software-defined radio [SDR] systems, i.e. systems wherein components typically implemented in hardware, e.g. filters or modulators/demodulators, are implented using software, e.g. by involving an AD or DA conversion stage such that at least part of the signal processing is performed in the digital domain wherein the AD/DA conversion occurs at baseband stage

Definitions

  • the present invention relates to vehicle audio systems and particularly to filtering methods for dynamic selective filtering of frequency modulation (FM) broadcast channels.
  • FM frequency modulation
  • a more or less narrow input filter is applied depending on the reception conditions which are estimated after demodulation, that is to say on the audio quality; the width of the filter is controlled by a feedback loop.
  • this feedback loop can introduce unnecessary instabilities, even harmful, in the system, especially in case of changes in FM content and / or the presence of adjacent channels or various electromagnetic disturbances and / or changes in conditions of reception.
  • a method for dynamic selective filtering of electromagnetic waves broadcasting radio programs on the frequency modulation comprising the steps of:
  • Demodulated audio signals are thus obtained which reproduce the signals diffused by the first channel of interest by strongly canceling or limiting the disturbances induced by the presence of a second disturbing adjacent channel, or the presence of interference outside the audio content.
  • the neural network is advantageously a multi-layered unidirectional neuron network (also called multilayer "forward") with preferably four layers; so that one uses a conventional and well-controlled neural network structure.
  • the plurality of predefined digital selective filters can comprise between 20 and 50 predefined digital selective filters (typical value 16 filters); thus, no need to recalculate / parameterize a filter in real time, we choose a predefined filter already set.
  • the spectrum curve resulting from the Fourier transform can comprise between 128 and 1024 points (typical value 256 points); the characteristics of the spectrum of the received signal can thus be treated with great finesse.
  • the weighting coefficients of the neural network can be determined by field test campaigns; therefore, the parameterization of the coefficients in the neural network is established once this initial learning period has been completed.
  • the weighting coefficients of the neural network are determined by retro propagation of the error gradient; a well-known and well-known learning mechanism is used in the field of neural networks.
  • Digitization, Fourier transform and neural network processing are preferably repeated at least every 500 ps. This provides rapid decision means so as to adjust the decision very dynamically.
  • the input filter has a width of about 300 kHz. This advantageously eliminates upstream all the channels whose carrier is separated by 200 kHz or more from the carrier of interest.
  • the invention also relates to an audio system capable of receiving and demodulating electromagnetic waves broadcasting radio programs on the frequency modulation, remarkable in that it is configured to implement the method according to one of the preceding characteristics; such a system has the advantages mentioned above.
  • FIG. 1 schematically represents a partial electromagnetic spectrum in the FM band and its evolution over time, with a channel of interest and a potentially disruptive adjacent channel,
  • FIG. 2 represents a block diagram of an audio system and according to the invention
  • FIG. 3 diagrammatically represents an electromagnetic spectrum, transposed from that of FIG. 1 to the baseband
  • FIG. 4 illustrates different cases of the spectral curve resulting from the Fourier transform, in particular its variations over time
  • FIG. 5 diagrammatically represents the respective audio contents of the channel of interest and of a potentially disruptive adjacent channel, over time
  • FIG. 6 represents a neural network type structure used in the proposed method.
  • FIGS 1 and 2 illustrate an audio system 1 for a vehicle, also called car radio, capable of receiving and demodulating electromagnetic waves broadcasting radio programs on the FM ("frequency modulation").
  • FM frequency modulation
  • the principle of frequency modulation is based on the use of a frequency deviation with respect to a carrier frequency (F0) for encoding the audio signals to be broadcast.
  • the frequency deviation is proportional to the encoder audio signal.
  • a plurality of channels may be broadcast over the entire FM band (88 MHz - 108 MHz in many countries, 76 MHz - 90 MHz in Japan).
  • Each channel typically has a useful bandwidth of about 240 kHz, i.e. +/- 120 kHz around the carrier; this corresponds to a starting composite audio spectrum (Mono + Stereo + RDS baseband) bounded by 60 kHz, modulating the carrier according to its amplitude and its spectral content to give a channel of at most 240 kHz wide.
  • the frequency F0 designates the carrier frequency of a first channel, also called channel of interest, that the user of the audio system has selected, this user wishing to listen to the radio program broadcast by this first channel.
  • carrier frequency F0 the carrier frequency of a first channel, also called channel of interest.
  • the spectrum is not always centered on F0, and in particular the location of the maximum 71 moves around F0 continuously according to the audio content.
  • FIG. 1 illustrates the evolution of the spectral content of the carrier interest channel F0 as well as the spectral content of a second channel F2, which will be referred to here as the interfering channel.
  • the second channel has a carrier frequency F2 not far from the carrier frequency F0, for example the difference can be 100 kHz.
  • the disruptive channel may be located either above (as illustrated) or below the frequency of the first channel F0.
  • the spectral content of the second channel also evolves with time independently of the spectral content of the first channel.
  • the audio system 1 comprises an analog front part 2, a digital central part 4 with a logic control unit 3 (digital core), and an analog downstream part with an amplifier 19 and loudspeakers 9.
  • the audio system includes a user interface 6 with a display screen and a touchpad or physical buttons (not shown); This allows the user to choose the station / channel of interest.
  • the electromagnetic signals are received by an antenna device 10, the signals are then filtered by an input filter 1.
  • the input filter can be completed by a frequency change operation (offset F0) to transpose baseband signals.
  • the signals from the filtering are then digitized by a digital analog converter 12.
  • the further processing of the signal is performed by digital operations, including storage in a buffer memory of Data 13. From the buffered data, a Fourier transform analysis 14 is performed which outputs a power spectral density curve which will be discussed in detail later. In addition, the buffered data is digitally filtered by a digital filter of programmable characteristics. A filter width control block 16 controls the selection of the filter characteristics based on the content analysis of the power spectral density curve.
  • DSP Digital Signal Processor
  • the input filter 1 1 has a width of the order of 200 to 300 kHz centered on F0, which makes it possible to eliminate the signals coming from the channels remote from F0, but does not make it possible to eliminate correctly the signals of a nearby adjacent channel whose spectral density may overflow within the input filter.
  • FIGS. 3 and 4 illustrate the baseband processing i.e. after frequency transposition of -F0.
  • the width of the digital filter can then be relatively large and preferably deduced from the spectral content of the channel of interest.
  • the digitization and the Fourier transform are repeated at least every 500 ⁇ .
  • it will avoid performing a conventional analysis of the extremums of the spectrum curve, whose profile can change rapidly over time; such an analysis of the extremums may indeed require significant computing power.
  • a classical analysis of the spectrum curve is not enough to find the most suitable filter.
  • the role of the neural network is to identify a predefined and parameterized filter in advance, said filter being determined as the most suitable among a plurality of predefined filters available in a memory space 8.
  • the plurality of predefined filters may also include non-centered filters, i.e. with a left terminal positioned at a distance of zero different from the right terminal.
  • the plurality 8 of predefined digital filters can thus comprise an amount of between 20 and 50 filters, typically for example 16 filters.
  • Figure 6 is shown an example of neural network structure. It is a multilayer structure (or “levels”), of unidirectional type (also called “forward” or “feedforward”) that is to say that each neuron of a given layer produces a result (an output) according to a weighted function of signals output from one or more neurons of the previous layer (left in the figure), there is no feedback or feedback / iteration in such a structure. It is therefore a network of neurons simple to implement, reliable and commonly used.
  • the first layer on the left contains as many input neurons 61 as J points in the spectrum curve from the fast Fourier transform.
  • This number J of points can be understood in practice between 256 and 1024 points, typically 256 points.
  • Each neuron of the first layer (squares) 61 may be connected at the output (reference 91) to several neurons of the second layer (among K neurons) 62, for example between 10 and 50 or more.
  • each neuron of the second (round) layer 62 may be connected at the output (reference 92) to several neurons of the third layer (among M neurons) 63, for example between 10 and 50 or more.
  • each neuron of the third layer (triangles) 63 may be connected at the output (reference 93) to several neurons of the fourth and last layer (stars) 64, for example between 10 and 50 or more.
  • the number of outputs of each layer decreases with the layer number that converges the network.
  • J> K> M> N Preferably we have J> K> M> N.
  • the weighting coefficients affecting each of the links from the neurons of the previous layer are obtained by a learning mechanism, starting from default values.
  • weights are established by a learning method, supervised or not, during field test campaigns; a test vehicle equipped with the audio system and according to the invention thus traverses a wide variety of geographical areas with different conditions for broadcasting the FM channels, the different results produced being evaluated, that is to say, rated or classified, by a qualified professional, which allows to refine the value of the weights.
  • the weighting coefficients can be learned by passing predefined test sets each consisting of a pair (input spectrum, output selected filters), these test sets possibly being achieved by previous field trial campaigns.
  • the learning process will lead to weighting coefficients that will tend to choose a rather narrow filter when the content of the channel of interest has a narrow spectrum or when the spectrum has one or more lateral bumps (eg 91a , 92a), while the weighting coefficients will tend to lead to a rather wide filter choice when the content of the channel of interest has a broad spectrum without lateral bump.
  • the neural network selects a digital filter 151 which corresponds to a width W by default for example 100 kHz wide.
  • the spectral curve comprises a lateral hump induced by the presence of the adjacent channel F2 whose spectral content has approached the central frequency of interest F0.
  • the curve treatment of the spectral density resulting from the Fourier transform by the neuron network leads to choosing a digital filter 152 which is tighter; and the output of the neural network selects a filter increasingly tight.
  • the output of the neural network selects a filter less and less tight.
  • the spectrum becomes classic again without lateral hump, and the output of the neural network selects a standard width filter.
  • the neural network selects a filter 155 off-center to the left to follow the spectral content of the channel of interest.
  • the spectrum again shows a right side bump and therefore the output of the neural network selects a narrower filter.
  • the spectrum becomes classic again without lateral hump, and the output of the neural network selects a filter of standard width.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

Procédé de filtrage sélectif dynamique des canaux dans la bande FM, le procédé comprenant les étapes : /a/ sélectionner un premier canal fréquentiel (F0) portant des signaux d'une station d'intérêt, /b1/ appliquer aux signaux reçus un filtre d'entrée (11) centré sur F0, opérer une transposition en bande de base, et numériser (12) le signal filtré, /b2/ appliquer une transformée de Fourier (14), pour obtenir un spectre du signal filtré en bande de base, /c/ introduire les points du spectre obtenu dans un réseau de neurones, pour identifier un filtre numérique sélectif particulier parmi une pluralité de filtres numériques prédéfinis (8), et appliquer le filtre numérique sélectif choisi, /d/ répéter continuellement les étapes /b1/ /b2/ et Ici jusqu'à un changement de canal préférentiel.

Description

Filtrage sélectif amont en modulation de fréquence à base de réseau de neurones
La présente invention est relative aux systèmes audio pour véhicule et particulièrement aux procédés de filtrage pour le filtrage sélectif dynamique de canaux de diffusion en modulation de fréquence (FM).
Plus précisément, on s'intéresse aux systèmes audio capables de recevoir et de démoduler des ondes électromagnétiques diffusant des programmes radiophoniques sur la modulation de fréquence.
Sur la bande de la modulation de fréquence, on peut trouver couramment des canaux utiles séparés de 200 kHz ou 300 kHz en terme de fréquence porteuse, mais il arrive aussi que deux canaux adjacents aient des fréquences porteuses séparées seulement par 100 kHz, ce qui pose un problème de discrimination et de filtrage sélectif pour focaliser la réception sur un des canaux et rejeter les signaux de l'autre canal.
Dans les systèmes connus, on applique un filtre d'entrée plus ou moins étroit en fonction des conditions de réception qui sont estimées après démodulation, c'est-à-dire sur la qualité audio ; la largeur du filtre est donc pilotée par une boucle de rétroaction.
Mais il se trouve que cette boucle de rétroaction peut introduire des instabilités inutiles, voire néfastes, dans le système, notamment en cas de changements de contenu FM et/ou de présence de canaux adjacents ou divers perturbateurs électromagnétiques et/ou de changements de conditions de réception.
Il est donc apparu un besoin de proposer une solution plus performante pour filtrer sélectivement les signaux d'entrée, afin d'assurer une réception optimisée du canal d'intérêt même avec un canal adjacent proche.
Selon l'invention, il est proposé un procédé de filtrage sélectif dynamique d'ondes électromagnétiques diffusant des programmes radiophoniques sur la modulation de fréquence, le procédé comprenant les étapes :
lai sélectionner un premier canal fréquentiel (F0) portant des signaux d'une station d'intérêt destinée à être écoutée,
/b1/ appliquer aux signaux reçus un filtre d'entrée centré sur le canal fréquentiel, opérer une transposition en bande de base, et numériser le signal filtré, /b2/ appliquer une transformée de Fourier, pour obtenir un spectre du signal filtré en bande de base,
Ici introduire les points du spectre obtenu dans un réseau de neurones, pour identifier un filtre numérique sélectif particulier parmi une pluralité de filtres numériques prédéfinis, et appliquer le filtre numérique sélectif choisi, 161 répéter continuellement les étapes /b1/ /b2/ et Ici jusqu'à un changement de canal fréquentiel. Grâce à l'utilisation du processus hautement parallèle du réseau de neurones, ceci permet de sélectionner le filtre numérique particulier le plus pertinent parmi une pluralité de filtres numériques sélectif prédéfinis, sans appliquer des règles de calcul complexes.
On obtient ainsi des signaux audio démodulés qui reproduisent les signaux diffusés par le premier canal d'intérêt en annulant ou limitant fortement les perturbations induites par la présence d'un second canal adjacent perturbateur, ou la présence d'interférences en dehors du contenu audio.
On note aussi que, grâce à la transposition vers la bande de base, tous les traitements numériques se font avantageusement dans la bande de base, assez facilement.
Dans divers modes de réalisation de la méthode selon l'invention, on peut éventuellement avoir recours en outre à l'une et/ou à l'autre des dispositions suivantes :
• Le réseau de neurones est avantageusement un réseau de neurones de type unidirectionnel multicouche, (également appelé type « forward » multicouche) avec de préférence quatre couches ; de sorte que l'on fait appel à une structure de réseau de neurones conventionnelle et bien maîtrisée.
• La pluralité de filtres numériques sélectifs prédéfinis peut comprendre entre 20 et 50 filtres (valeur typique 16 filtres) numériques sélectifs prédéfinis ; ainsi, nul besoin de recalculer/paramétrer un filtre en temps réel, on choisit un filtre prédéfini déjà paramétré.
• La courbe de spectre issue de la transformée de Fourier peut comprendre entre 128 et 1024 points (valeur typique 256 points) ; on peut ainsi traiter avec une finesse importante les caractéristiques du spectre du signal reçu.
· Les coefficients de pondération du réseau de neurones peuvent être déterminés par des campagnes d'essai sur le terrain ; par conséquent, le paramétrage des coefficients dans le réseau de neurones est établi une fois cette période d'apprentissage initial effectuée.
• Les coefficients de pondération du réseau de neurones sont déterminés par rétro propagation du gradient d'erreur ; on utilise ainsi un mécanisme d'apprentissage connu et bien maîtrisé dans le domaine des réseaux de neurones.
• La numérisation, la transformée de Fourier et le traitement par le réseau de neurones sont de préférence répétées au moins toutes les 500 ps. On dispose ainsi de moyens de décision rapides de manière à ajuster la décision de façon très dynamique. • Le filtre d'entrée présente une largeur d'environ 300 kHz. Ceci permet d'éliminer avantageusement en amont tous les canaux dont la porteuse est séparée de 200 kHz ou plus de la porteuse d'intérêt.
L'invention vise aussi un système audio capable de recevoir et de démoduler des ondes électromagnétiques diffusant des programmes radiophoniques sur la modulation de fréquence, remarquable en ce qu'il est configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l'une des caractéristiques précédentes ; un tel système présente les avantages énoncés ci-dessus.
D'autres aspects, buts et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante d'un de ses modes de réalisation, donné à titre d'exemple non limitatif. L'invention sera également mieux comprise en regard des dessins joints sur lesquels :
- la figure 1 représente schématiquement un spectre électromagnétique partiel dans la bande FM et son évolution au cours du temps, avec un canal d'intérêt et un canal adjacent potentiellement perturbateur,
- la figure 2 représente un schéma bloc d'un système audio et selon l'invention,
- la figure 3 représente schématiquement un spectre électromagnétique, transposé de celui de la figure 1 vers la bande de base,
- la figure 4 illustre différents cas de figure de la courbe spectrale issue de la transformée de Fourrier, notamment ses variations au cours du temps,
- la figure 5 représente schématiquement les contenus audio respectifs du canal d'intérêt et d'un canal adjacent potentiellement perturbateur, au cours du temps,
- la figure 6 représente une structure de type de réseau de neurones utilisé dans le procédé proposé.
Sur les différentes figures, les mêmes références désignent des éléments identiques ou similaires.
Les figures 1 et 2 illustrent un système audio 1 pour véhicule, aussi appelé autoradio, capable de recevoir et de démoduler des ondes électromagnétiques diffusant des programmes radiophoniques sur la bande FM (« modulation de fréquence »). S'agissant des programmes radiophoniques, comme connu en soi, le principe de la modulation de fréquence est basé sur l'utilisation d'une excursion de fréquence par rapport à une fréquence porteuse (F0) pour encoder les signaux audio à diffuser. L'excursion de fréquence est proportionnelle au signal audio encodeur.
Une pluralité de canaux peut être diffusée sur la totalité de la bande FM (88 MHz - 108 MHz dans beaucoup de pays, 76 MHz - 90 MHz au Japon). Chaque canal présente typiquement une largeur de bande utile d'environ 240 kHz, c'est-à-dire +/-120 kHz autour de la porteuse ; ceci correspond à un spectre audio composite de départ (bande de base Mono + Stéréo + RDS) borné par 60 kHz, modulant la porteuse en fonction de son amplitude et de son contenu spectral pour donner un canal d'au plus 240 kHz de large.
On comprend dès lors que, lorsque deux canaux ne sont séparés, en termes de fréquence porteuse F0, que par 100 kHz, il peut y avoir un léger chevauchement des signaux sur le spectre, problème auquel la présente invention s'attache à apporter une solution.
Dans la suite du présent document, la fréquence F0 désignera la fréquence porteuse d'un premier canal, aussi appelé canal d'intérêt, que l'utilisateur du système audio a sélectionné, cet utilisateur souhaitant écouter le programme radiophonique diffusé par ce premier canal à fréquence porteuse F0. On remarque que le contenu spectral de ce premier canal évolue avec le temps, principalement en raison du contenu audio modulant qui évolue lui aussi avec le temps.
Le spectre n'est pas toujours centré sur F0, et notamment le lieu du maximum 71 se déplace autour de F0 en permanence en fonction du contenu audio.
La figure 1 illustre l'évolution du contenu spectral du canal d'intérêt de porteuse F0 ainsi que le contenu spectral d'un second canal F2, que l'on appellera ici canal perturbateur. Le second canal présente une fréquence porteuse F2 peu éloignée de la fréquence porteuse F0, par exemple l'écart peut être de 100 kHz. Le canal perturbateur peut être situé soit au-dessus (comme illustré), soit au-dessous de la fréquence du premier canal F0. Le contenu spectral du second canal évolue lui aussi avec le temps de manière indépendante du contenu spectral du premier canal.
Sur la figure 2, le système audio 1 comprend une partie frontale analogique 2, une partie centrale numérique 4 avec une unité de commande logique 3 (cœur numérique), et une partie aval analogique avec un amplificateur 19 et des haut-parleurs 9. Par ailleurs, le système audio comprend une interface utilisateur 6 avec un écran d'affichage et une surface tactile ou des boutons physiques (non représentés) ; ce qui permet à l'utilisateur de choisir la station/le canal d'intérêt.
Les signaux électromagnétiques sont reçus par un dispositif d'antenne 10, les signaux sont ensuite filtrés par un filtre d'entrée 1. Avantageusement, le filtre d'entrée peut être complété par une opération de changement de fréquence (décalage de F0) pour transposer les signaux en bande de base. Les signaux issus du filtrage sont ensuite numérisés par un convertisseur analogique digital 12.
La poursuite du traitement du signal est réalisée par des opérations numériques, notamment une mise en mémoire dans une mémoire tampon de données 13. À partir des données mises en mémoire tampon, il est procédé à une analyse de transformée de Fourrier 14 qui donne en sortie une courbe de densité spectrale de puissance dont il sera question en détail plus loin. Par ailleurs, les données mises en mémoire tampon font l'objet d'un filtrage numérique par un filtre numérique 15 de caractéristiques programmables. Un bloc de contrôle de largeur de filtre 16 commande la sélection des caractéristiques de filtrage en fonction de l'analyse du contenu de la courbe de densité spectrale de puissance.
Tout ou partie des opérations de mise en mémoire tampon, transformée de Fourrier, filtrage numérique peut être effectuée par un circuit dédié de type DSP 5. Le terme « DSP » vient de l'anglais « Digital Signal Processor » et désigne un processeur de signal numérique.
On remarque que le filtrage d'entrée 1 1 présente une largeur de l'ordre de 200 à 300 kHz centré sur F0, ce qui permet d'éliminer les signaux provenant des canaux éloignés de F0, mais ne permet pas d'éliminer correctement les signaux d'un canal adjacent proche dont la densité spectrale peut déborder à l'intérieur du filtre d'entrée.
Comme illustré à la figure 3, dans le cas de figure où le second canal F2 potentiellement perturbateur présente une porteuse décalée à 100 kHz de F0, il existe une zone de recouvrement des spectres, à l'endroit où les courbes se croisent.
Les signaux en aval du filtrage d'entrée, après numérisation et transposition spectrale, puis traitement par transformée de Fourrier sont illustrés à la figure 4.
Il faut comprendre que concernant les figures 3 et 4, elles illustrent le traitement en bande de base c'est-à-dire après transposition de fréquence de -F0.
L'analyse de la courbe de densité spectrale en sortie du bloc 14 permet d'identifier des minimums locaux, qui sont généralement symptomatiques de la présence d'un canal adjacent qui vient interférer avec le canal d'intérêt F0.
Si aucun minimum n'est identifié, comme par exemple en cas de la courbe 93 sur la figure 4, la largeur du filtre numérique pourra alors être relativement large et de préférence déduite du contenu spectral du canal d'intérêt.
Sur la figure 4, en trait mixte, dans un autre cas, on trouve un minimum local 91 b à gauche de la fréquence centrale, avec une bosse 91a symptomatique de la présence d'un canal adjacent à gauche.
De même, dans un autre cas, dans le cas de courbe 92, on trouve un maximum local (bosse) 92a à droite d'un minimum local 92b symptomatique de la présence d'un canal adjacent à droite.
Typiquement, la numérisation et la transformée de Fourier sont répétées au moins toutes les 500 με. Avantageusement selon la présente invention, on va éviter de procéder à une analyse classique des extremums de la courbe de spectre, dont le profil peut évoluer rapidement dans le temps ; une telle analyse des extremums peut en effet requérir une puissance de calcul importante. Surtout, il s'avère que dans certaines conditions extrêmes (qui n'ont pas été prévues par les règles), une analyse classique de la courbe de spectre ne suffit pas pour trouver le filtre le plus adapté.
Au lieu d'une telle étude analytique, on utilise avantageusement une structure de réseau de neurones, qui présente la caractéristique de pouvoir effectuer un grand nombre de traitements en parallèle.
Le rôle du réseau de neurones est d'identifier un filtre prédéfini et paramétré à l'avance, ledit filtre étant déterminé comme le plus adéquat parmi une pluralité de filtres prédéfinis disponibles dans un espace mémoire 8.
À cet effet, on définit à l'avance plusieurs filtres numériques 15 centrés de différentes largeurs, par exemple chacun ayant une largeur de +/-10 kHz par rapport à son voisin, (ou +/-20 kHz) ; la pluralité de filtres prédéfinis peut aussi comporter des filtres non centrés, c'est-à-dire avec une borne gauche positionnée à une distance de zéro différente de la borne à droite.
Dans la pratique, la pluralité 8 de filtres numériques prédéfinis peut ainsi comporter une quantité comprise entre 20 et 50 filtres, typiquement par exemple 16 filtres. Sur la figure 6 est représenté un exemple de structure de réseau de neurones. Il s'agit d'une structure à plusieurs couches (ou « niveaux »), de type unidirectionnel (appelé également « forward » ou encore « feedforward ») c'est-à-dire que chaque neurone d'une couche donnée produit un résultat (une sortie) selon une fonction pondérée de signaux en sortie d'un ou plusieurs neurones de la couche précédente (à gauche sur la figure), il n'y a donc pas de rétroaction ni de rebouclage / itération dans une telle structure. Il s'agit donc d'un réseau de neurones simple à mettre en œuvre, fiable et couramment utilisé.
Dans l'exemple illustré, la première couche à gauche contient autant de neurones d'entrée 61 que de points J dans la courbe de spectre issue de la transformée de Fourrier rapide. Ce nombre J de points peut être compris dans la pratique entre 256 et 1024 points, typiquement 256 points.
Chaque neurone de la première couche (carrés) 61 peut être relié en sortie (référence 91 ) à plusieurs neurones de la seconde couche (parmi K neurones) 62, par exemple entre 10 et 50, voire plus.
De même, chaque neurone de la seconde couche (ronds) 62 peut être relié en sortie (référence 92) à plusieurs neurones de la troisième couche (parmi M neurones) 63, par exemple entre 10 et 50, voire plus. Enfin, chaque neurone de la troisième couche (triangles) 63 peut être relié en sortie (référence 93) à plusieurs neurones de la quatrième et dernière couche (étoiles) 64, par exemple entre 10 et 50, voire plus.
On peut choisir comme fonction d'activation de chaque neurone soit une fonction sigmoïde soit une fonction tangente hyperbolique.
Le nombre de sorties de chaque couche décroit avec le numéro de couche qui assure la convergence du réseau. De préférence on a J > K > M > N.
Dans la dernière couche, il y a autant de neurones N que de filtres 15 prédéfinis dans l'espace de stockage 8. Dans l'exemple illustré, c'est donc le neurone qui a la sortie la plus élevée qui sera désigné pour identifier le filtre 15 le plus adéquat.
Pour chaque neurone, les coefficients de pondération affectant chacune des liaisons depuis les neurones de la couche précédente sont obtenus par un mécanisme d'apprentissage, en partant de valeurs par défaut.
Ces coefficients de pondération sont établis par une méthode d'apprentissage, en mode supervisé ou non, au cours de campagnes d'essai sur le terrain ; un véhicule test équipé du système audio et selon l'invention parcourt ainsi une grande variété de zones géographiques avec des conditions différentes de diffusion des canaux FM, les différents résultats produits étant évalués, c'est-à-dire notés ou classifiés, par un professionnel qualifié, ce qui permet d'affiner la valeur des coefficients de pondération.
En alternative, on peut procéder à l'apprentissage des coefficients de pondération par le passage de jeux de tests établis à l'avance qui consistent chacun en un couple (spectre en entrée, filtres sélectionné en sortie), ces jeux de tests pouvant avoir été obtenus par des campagnes d'essais antérieures sur le terrain.
En pratique, le processus d'apprentissage va conduire à des coefficients de pondération qui auront tendance à choisir un filtre plutôt étroit lorsque le contenu du canal d'intérêt présente un spectre étroit ou lorsque le spectre présente une ou plusieurs bosses latérales (par ex 91a, 92a), alors que les coefficients de pondération auront tendance à conduire à un choix de filtre plutôt large lorsque le contenu du canal d'intérêt présente un spectre large sans bosse latérale.
En référence à la figure 5, pendant la première période de temps illustrée 81 , la courbe de densité spectrale issue de la transformée de Fourrier ne révèle pas de bosse latérale et par conséquent le réseau de neurones sélectionne un filtre numérique 151 qui correspond à une largeur W par défaut par exemple 100 kHz de large.
Au début de la seconde période de temps illustrée 82, la courbe spectrale comprend une bosse latérale induite par la présence du canal adjacent F2 dont le contenu spectral s'est rapproché de la fréquence centrale d'intérêt F0. Le traitement de courbe de la densité spectrale issue de la transformée de Fourrier par le réseau de neurones conduit à choisir un filtre numérique 152 plus serré ; et la sortie du réseau de neurones sélectionne un filtre de plus en plus serré.
Au début de la troisième période de temps illustrée 83, au fur et à mesure que l'interférence entre les deux canaux diminue, la sortie du réseau de neurones sélectionne un filtre de moins en moins serré.
Au début de la quatrième période de temps illustrée 84, le spectre redevient classique sans bosse latérale, et la sortie du réseau de neurones sélectionne un filtre de largeur standard.
A la période de temps suivante 85, on note que le réseau de neurones sélectionne un filtre 155 décentré à gauche pour suivre le contenu spectral du canal d'intérêt.
A la période de temps illustrée 86, le spectre fait apparaître à nouveau une bosse latérale à droite et par conséquent la sortie du réseau de neurones sélectionne un filtre plus étroit.
Au cours des périodes de temps 87, 88, le spectre redevient classique sans bosse latérale, et la sortie du réseau de neurones sélectionne un filtre de largeur standard.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de filtrage sélectif dynamique d'ondes électromagnétiques diffusant des programmes radiophoniques sur la modulation de fréquence (FM), le procédé comprenant les étapes :
lai sélectionner un premier canal fréquentiel (F0) portant des signaux d'une station d'intérêt destinée à être écoutée,
/b1/ appliquer aux signaux reçus un filtre d'entrée (11 ) centré sur F0, opérer une transposition en bande de base, et numériser (12) le signal filtré,
/b2/ appliquer une transformée de Fourier (14), pour obtenir un spectre du signal filtré en bande de base,
Ici introduire les points du spectre obtenu dans un réseau de neurones, pour identifier un filtre numérique sélectif particulier parmi une pluralité de filtres numériques sélectif prédéfinis, et appliquer le filtre numérique sélectif choisi, lûl répéter continuellement les étapes /b1/ /b2/ et Ici jusqu'à un changement de canal fréquentiel,
de sorte que l'on peut sélectionner le filtre prédéfini le plus adéquat très rapidement grâce aux opérations parallèles effectuées par le réseau de neurones.
2. Procédé selon la revendication 1 , dans lequel le réseau de neurones est un réseau de neurones de type unidirectionnel multicouche, avec de préférence quatre couches.
3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, dans lequel la pluralité de filtres numériques sélectifs prédéfinis comprend entre 20 et 50 filtres numériques sélectif prédéfinis.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel la courbe de spectre issue de la transformée de Fourier comprend entre 128 et 1024 points.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les coefficients de pondération du réseau de neurones sont déterminés par des campagnes d'essai sur le terrain.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les coefficients de pondération du réseau de neurones sont déterminés par rétro propagation du gradient d'erreur.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la numérisation, la transformée de Fourier et le traitement par le réseau de neurones sont répétés au moins toutes les 500 με.
8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le filtre d'entrée (11 ) présente une largeur d'environ 300 kHz.
9. Système audio capable de recevoir et de démoduler des ondes électromagnétiques diffusant des programmes radiophoniques sur la modulation de fréquence, caractérisé en ce qu'il est configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes.
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