Résumé:
Ce travail s’inscrit dans le cadre du développement et implémentation sous
MATALAB de la technique d’identification paramétrique en boucle fermée dont le but est
l’identification des paramètres inconnus d’un processus physique, où nous supposerons que le
modèle obtenu est un prédicteur, c'est à dire qu'il permet de calculer la sortie à l'instant présent
en fonction des entrées et des sorties réelles aux instants précédents. La méthode utilisée est
celle de la méthode des moindres carrés récursive appliquée aux modèles stochastiques ARX,
ARMAX, BJ et OE. Elle consiste à déterminer en premier lieu, d'une façon récursive, un
prédicteur linéaire, pour identifier les paramètres du système physique basée sur le
blanchissement de l’erreur de prédiction. Ensuite, pour tester les performances de la méthode
utilisée, et l’influence du nombre de paramètres inconnus à identifier, plusieurs tests de
simulations doivent être effectués en boucle ouverte et en boucle fermée sur des systèmes
stables et instable. Enfin, nous proposons une application pratique de cette méthode au signal
de parole
