and available online here Cet article fait partie du dossier thématique ci-dessous publié dans la revue OGST, Vol. 69, n°2, et téléchargeable ici
D o s s i e rDOSSIER Edited by/Sous la direction de : L. Duval
Advances in Signal Processing and Image Analysis for Physico-Chemical, Analytical Chemistry and Chemical SensingProgrès en traitement des signaux et analyse des images pour les analyses physico-chimiques et la détection chimique Re´sume´-De´veloppement de re´seaux de capteurs chimiques intelligents par des me´thodes de se´paration source fonde´e sur l'analyse de composantes inde´pendantes non line´aire -Les re´seaux de capteurs chimiques fonde´s sur la Se´paration Aveugle de Sources (SAS) fournissent une solution prometteuse pour palier le proble`me d'interfe´rence typique des e´lectrodes ionse´lective. Cette nouvelle approche peut rendre plus simple la phase d'e´talonnage, surtout en e´vitant l'utilisation d'un ensemble important de points pour l'ajustage de la me´thode de traitement des donne´es. Les premiers travaux sur le proble`me n'ont conside´re´que la situation dans laquelle les ions en cours d'analyse ont des valences e´gales. Motive´par cette limitation, le pre´sent travail vise a`de´velopper une technique de SAS qui fonctionne lorsque les ions ont des valences diffe´rentes. Dans ce cas, le mode`le de me´lange re´sultant appartient a`une classe particulie`re de syste`mes non line´aires qui n'ont jamais e´te´e´tudie´s dans la litte´rature de SAS. La solution propose´e est fonde´e sur un re´seau re´current comme syste`me de se´paration et sur une approche de minimisation de l'information mutuelle pour l'estimation des parame`tres. La me´thode peut eˆtre utilise´e pour des analyses off-line. La validite´de notre approche est justifie´e par des tests ou`les parame`tres du mode`le de me´lange ont e´te´obtenus a`partir de donne´es re´elles.Abstract -Design of Smart Ion-Selective Electrode Arrays Based on Source Separation through Nonlinear Independent Component Analysis -The development of chemical sensor arrays based on Blind Source Separation (BSS) provides a promising solution to overcome the interference problem associated with Ion-Selective Electrodes (ISE). The main motivation behind this new approach is to ease the time-demanding calibration stage. While the first works on this problem only considered the case in which the ions under analysis have equal valences, the present work aims at developing a BSS technique that works when the ions have different charges. In this situation, the resulting mixing model belongs to a particular class of nonlinear systems that have never been studied in the BSS literature. In order to tackle this sort of mixing process, we adopted a recurrent network as separating system. Moreover, concerning the BSS learning strategy, we develop a mutual information minimization approach based on the notion of the differential of the mutual information. The method works requires a batch operation, and, thus, can be used to perform off-line analysis. The validity of our approac...