Résumé
Le problème de séparation de sources, très classique en traitement du signal, correspond aussi à une réalité dans les systèmes;
biologiques . En effet, les capteurs biologiques sont sensibles à de multiples sources, le système nerveux central traite donc;
des signaux multi-capteurs dont chaque composante est un mélange inconnu de sources inconnues, supposées indépendantes .;
La solution neuromimétique, proposée dans cet article est fondée sur un réseau récursif d'opéreurs complètement interconnectés,;
et dont le poids des connexions évoluent selon une règle d'adaptation, qui opère un test d'indépendance des sorties du;
réseau . Par rapport aux règles utilisées en filtrage adaptatif, l'incrément d'adaptation fait intervenir nécessairement le produit;
de deux fonctions non linéaires.;
Plusieurs résultats expérimentaux dans le domaine du Traitement du Signal ou du Traitement d'Images illustrent les;
performances de l'algorithme . La généralisation à des mélanges plus complexes, ou dégénérés est également discutée et;
illustrée .;
Cet algorithme révèle aussi un nouveau concept d'Analyse en Composantes Indépendantes, plus fort que celui d'Analyse en;
Composantes Principales, applicable dans le cadre général de l'analyse de données .