Parameter estimation of decaying exponentials by projection on the parameter space

We propose in this paper a new estimation method for the parameters of a linear combination of exponentials flcorrupted by some noise. It is shown that this method does not require any a priori information about the nature of the noise probability density. The algorithm is used to estimate parameters of synthetic signals and to estimate effective pulmonary ncapillary pressure. This algorithm is compared to the method of Kumaresan and Tufts which is based on linear prediction and singular value decomposition. Our experiments demonstrate increased accuracy over the method of Kumaresan and Tufts. In dieser Arbeit schlagen wir eine neue Methode zur Parameter-Schätzung von linearen Überlagerungen von Exponentialfunktionen vor, die durch Rauschen gestört werden. Es wird gezeigt, daβ diese Methode keine a priori-Information über die Form der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion des Rauschens erfordert. Der Algorithmus wird für die Parameterschätzung synthetischer Signale gebraucht und zur Schätzung des effektiven kapillaren Lungendrucks. Dieser Algorithmus wird mit der Methode von Kumaresan und Tufts verglichen, der auf der linearen Prädiktion und der Singularwertzerlegung beruht. Unsere Experimente zeigen eine verbesserte Genauigkeit gegenüber der Methode von Kumaresan und Tufts. On propose dans cet article une nouvelle méthode d'éstimation pour les parametres d'une combinaison linéaire d'exponentielles noyée dans du bruit. Il est montré que cette méthode ne necessite aucune information à priori sur la densité de probabilité du bruit. L'algorithme est utilisé pour estimer les parametres de signaux synthétiques et pour estimer la pression capillaire pulmonaire effective. Cet algorithme est comparé à la méthe de Kumaresan et Tufts qui est basée sur la prédiction linéaire avec décomposition en valeurs singulières. Nos résultats expérimentaux montrent l'amélioration de la précision par rapport à la méthode de Kumaresan et Tufts.