FR 2569023 A1 19860214 FR 8508327 A 19850603 La présente invention concerne le traitement de trains de données, et elle est plus particulièrement des- tinée à l'utilisation dans l'appariement de configurations contenues dans des trains de données acquises, avec des configurations prédéterminées ou "modèles". Parmi les nombreux procédés de traitement de données qu'on utilise avec des trains de données, figure "l'appariement de configurations". Ce procédé "fait corres- pondre" ou apparie des données acquises avec une configura- tion prédéterminée, ou modèle. Certaines techniques d'appa- riement utilisent des mesures mathématiques ou géométriques de la configuration de données et du modèle pour produire des valeurs numériques du degré d'appariement. On appelle quelquefois ces techniques d'appariement des "procédés de corrélation". Ces procédés de corrélation utilisent des théorèmes de statistique. On trouve des exemples de corrélation et d'utili- sation de la corrélation dans des domaines aussi divers que l'imagerie médicale dans un but de diagnostic, l'image- rie de surveillance militaire ayant pour but de localiser des éléments ennemis, les télécommunications (en particu- lier pour la détection et la correction d'erreurs et pour la détection de signaux spécifiques), etc. On utilise également des procédés et des systèmes de corrélation pour déterminer, par exemple, la position d'ondes R dans un tracé d'électrocardiogramme et pour clas- ser les battements du coeur dans un type parmi plusieurs (en fonction de la forme du complexe QRS du tracé d'élec- trocardiogramme). Une technique de corrélation courante qui a fait l'objet d'études approfondies est connue sous le nom de "corrélation linéaire". Il s'agit d'une technique statisti- que dans laquelle on détermine la corrélation par la valeur du critère R défini de la façon suivante: 2 2569023 N E (Xi-X). (Yi-Y) XY - X.Y R= = (1) N 2 N 2 1/2 1/2 ( E (Xi-X). 7 (Yi-Y)) (VAR(X) À VAR(Y)) i=l i=l Dans cette relation Y représente les données du modèle, X représente les données acquises, Y est la moyenne arithmé- tique du modèle et X est la moyenne arithmétique des don- nées acquises; et RE[1-, c'est-à-dire que R a une valeur comprise entre + 1 et -1 inclus. R a une valeur de 1 si la forme des données acquises et la forme du modèle sont sem- blables, et une valeur de -1 si l'une des formes est une image renversée exacte de l'autre; dans ces cas, on peut écrire pour tout i: Yi = aXi + b (relation linéaire) et R est égal à: +1 si a est supérieur à O, -1 si a est inférieur à O. Les symboles Xi et Yi désignent des ensembles ordonnés, i étant l'indice de rang; R a une valeur égale à O s'il n'y a aucune relation entre la configuration acquise et la configuration modèle; et VAR est la variance statistique. On déclare habituellement l'existence d'une cor- respondance si R ou i RI (sa valeur absolue ou valeur sans soys) est supérieure à une valeur de seuil prédétermi- née. On fixe habituellement ce seuil à une valeur suffisam- ment proche de 1 (par exemple 0,85) pour éviter des appa- riements erronés, en particulier si les données sont "bru- yantes". Les données qu'on examine sont habituellement une représentation d'une certaine information physique relative à l'objet examiné. Du fait de limitations et d'erreurs du système, la même information physique ne sera pas nécessai- rement représentée par la même valeur de données si on la 3 2569023 mesure de façon répétée. Ces différences constituent ce qu'on appelle du "bruit". On considère que le train de données du système de mesure est d'autant plus bruyant que l'étalement des valeurs de données pour une information physique données est grand. Un tel "bruit" peut créer une configuration erronée, qui rappelle la configuration "modèle", et l'objectif du procédé de corrélation (ou de tout procédé d'appariement) est habituellement d'éviter de telles configurations erronées. La corrélation linéaire déclare l'existence d'une correspondance en considérant uniquement une dépendance linéaire. Il peut y avoir une différence d'échelle consi- dérable entre le modèle et les données et R peut néanmoins être égal à 1. Bien que ceci soit ce dont on a besoin pour certaines applications, de nombreuses applications néces- sitent un procédé de corrélation reconnaissant l'échelle aussi bien que la forme. Un autre problème qui affecte cette technique de l'art antérieur consiste en ce qu'elle nécessite des va- leurs relativement élevées de temps d'ordinateur et de ca- pacité de mémoire. Ceci résulte de plusieurs causes telles que les suivantes: a. Il est nécessaire de déterminer des moyennes des données acquises pour définir une valeur de référence, ce qui signifie qu'il est nécessaire de calculer des mo- yennes avant de calculer la valeur de corrélation. Ceci signifie également que toutes les valeurs de données doi= vent être conservées dans l'ordinateur si on calcule un facteur de corrélation pour des points consécutifs. La même chose est vraie si, pour un point donné, on calcule le facteur de corrélation sur un certain nombre de tailles d'ensembles de données. Dans les deux cas, il est néces- saire de calculer de nouvelles moyennes pour chaque change- ment. b. Chaque valeur de i exige au moins deux multipli- - 4 2569023 cations, or la multiplication est une opération d'ordina- teur qui prend un temps relativement long. c. Il faut également calculer des racines car- rées qui exigent encore plus de temps d'ordinateur. -5 Ainsi, avec les procédés de l'art antérieur, les calculs prennent un temps excessif, ce qui limite l'utili- sation de ces procédés de corrélation de l'art antérieur pour des applications en temps réel. Les chercheurs travaillant dans les domaines du traitement de données, comme par exemple le domaine dans lequel on effectue un traitement de données dans le but d'apparier des configurations de données, recherchent tou- jours de nouveaux procédés et systèmes capables de diminuer le temps nécessaire pour les calculs de corrélation, et d'améliorer la précision des résultats finals. Dans ces conditions, un but de l'invention est de procurer des pro- cédés et des systèmes de corrélation nouveaux, plus rapides et perfectionnés. On désigne ici les nouveaux procédés de corrélation par l'appellation "pseudo-corrélation", du fait qu'ils ne suivent pas les procédés ou les systèmes de corrélation classiques de l'art antérieur. Un article per- tinent de D.I. Barnes et H.F. Silverman concernant le do- maine de la corrélation est paru dans Transactions on Computers, 1972. Un aspect général de l'invention procure un procé- dé pour déterminer si des données nouvellement acquises cor- respondent à une certaine configuration prédéterminée, et ce procédé comprend les étapes suivantes: -on détermine un premier ensemble de données Yi à un certain nombre N de points de données décrivant les configurations prédéterminées, et on numérote ces points au moyen de Yi, avec i=1,2,....N; -on aquiert un second ensemble de données Xi correspondant au moins au même nombre N de points de données, au moyen d'un système d'acquisition de données, ce second ensemble de don- 2569Ot3 nées comprenant les données à M points depuis le début de la mesure jusqu'au point de données acquis en dernier; -on sélectionne un sous-ensemble de points de données cor- respondant au même nombre N, et on numérote les points de ce sousensemble au moyen de Xi, avec i=l, 2...N; -on sélectionne une valeur de référence dans le premier ensemble et une valeur de référence dans le sous-ensemble; -on calcule un diviseur et un dividende à partir du premier ensemble de données décrivant la configuration prédétermi- née et du sous-ensemble de données décrivant la configura- tion acquise, ce diviseur et ce dividende étant constitués par des valeurs obtenues par les sommations de soustrac- tions effectuées en utilisant le premier ensemble de don- nées, le sous-ensemble ainsi que les références sélection- nées; et -on compare à un niveau de seuil le quotient obtenu en uti- lisant ce dividende et ce diviseur, pour déterminer l'exis- tence d'une correspondance. Selon une caractéristique de l'invention, on uti- lise un dividende qui est la sommation des valeurs absolues des différences entre la quantité formée par la valeur du sous-ensemble de données en chaque point moins la première valeur de l'ensemble de données en chaque point, et la quan- tité formée par la valeur du sous-ensemble de données au premier point, moins la première valeur de l'ensemble de données au premier point. Le diviseur est la somme des som- mations des valeurs absolues de: (1) la valeur du sous- ensemble de données en chaque point moins la valeur du sous- ensemble de données au premier point, et (2) la première va- leur de l'ensemble de données en chaque point moins la pre- mière valeur de l'ensemble de données au premier point. Les sommations ci-dessus s'expriment sous la forme suivante: 6 2569023 N N Zl(Xi-X) - (Yi-Yi) I (Xi-Yi)-(Xl-Yl)l P= i=1 (2) N N N N X Xi-.-X1l + :Yi-Yt Z lXi-Xlt +Z Yi-Y, i=l i=l i=l i=l dans laquellelVi est la valeur absolue de V. Selon une autre caractéristique connexe, le pro- cédé de l'invention comprend les étapes suivantes: -on multiplie le quotient par 2, -on soustrait de 1 le quotient multiplié, et -on compare la différence avec une certaine valeur de seuil pour déterminer l'existence d'une correspondance. La valeur de pseudo-corrélation est donnée par: N lI(Xi-Xl) - (Yi-Yl)l r= 1 - 2P = 1 - 2 * i=l = etc; (3) N N lXi-Xl + Xyi-yil i=l i=l Selon une caractéristique connexe supplémentaire de l'invention, on supprime la multiplication par 2 et la soustraction à partir de 1, et on compare le quotient avec une valeur de seuil. Selon encore une autre caractéristique de l'inven- tion, le procédé comprend les étapes suivantes: -on utilise les valeurs de Y1 et de Xl de chacun des ensem- bles de données, en tant que valeurs de référence pour ces ensembles, -on soustrait Y1 de Yi et Xl de Xi à chacun des points de données de la forme prédéterminée, et on procède à l'acqui- 7 2569023 sition de cette forme de façon à obtenir les différences (Xi - X1) et (Yi - Y1i) à chacun des points de données aux- quels des données ont été acquises, -on soustrait ces différences à chaque point de données pour obtenir de nouvelles différences (Xi- X1) - (Yi-Y1), -on calcule en tant que diviseur la somme des sommations des valeurs absolues des différences (Xi - Xl) et (Yi - Y1) à chacun des points de données auxquels des données ont été acquises, - on calcule en tant que dividende la sommation de la va- leur absolue de (Xi- Xl) - (Yi-Y1), et on détermine le quotient. Dans certaines applications, le modèle est don- né avant le début de l'acquisition, tandis que dans d'au- tres, on construit un modèle à partir des données acquises, habituellement pendant la première partie de l'acquisition. Dans certaines applications, le modèle demeure inchangé pendant l'acquisition et le processus de comparaison, tan- dis que dans d'autres il est mis à jour de façon périodique, sporadique ou continuelle. L'invention englobe tous ces cas. Dans certains systèmes, il est préférable de cal- culer réellement les valeurs de chacune des données, comme décrit cidessus. Cependant, selon un aspect préféré de l'invention, on calcule une fois pour chaque modèle les dif- férences du modèle Yi-Y1 et la sommation des valeurs abso- lues des différences IYi-YlI pour le modèle. Il est alors commode de définir u. nouvel ensemble de données de modèle zi = Yi - Y1 et Z = 5lYi-Yil. Pour ces valeurs on peut dé- i=2 finir par les relations suivantes le quotient et la pseudo- corrélation qui ont été définis par les équations (2) et (3): 8 g2569023 N p= i=2 (4a) N Z Ixi-xli +z i=2 N I 1Xi-X1-Zi{ r = 1 -2* i=2 = 1 - 2P (4b) (4b) N x i-xi + 2 i=2 On peut voir que le calcul de la pseudo-corréla- tion est beaucoup plus rapide et simple que celui de la corrélation linéaire, du fait que: A. Aucune multiplication n'intervient; B. Aucune racine carrée n'intervient; C. Le nombre de points de données traités est inférieur de 1, du fait qu'on peut éliminer de toutes les sommations le cas i=l; D. Le fait de changer la taille de l'ensemble de données ne fait intervenir aucun nouveau calcul sur le modèle ou sur la valeur de X1 (qui remplace la moyenne X qui a dû être recalculée); et E. La détermination de Xl lorsqu'on change l'ensemble de données est aisée, en comparaison d'un nouveau calcul de X. Il faut noter que le facteur d'échelle numérique 2 et la valeur numérique ajoutée 1 qui transforment l'équa- tion (2) pour donner l'équation (3), etc, ne sont que des constantes utilisées par commodité et sélectionnées de fa- çon que la pseudo-corrélation ait des propriétés similaires 9 2569023 à celles de la corrélation linéaire. Ce choix fait à titre d'exemple ne limite en rien le cadre de l'invention et on notera qu'en fait l'équation (2) est préférable en ce qui concerne la vitesse de calcul. Les propriétés spécifiques de la pseudo-corréla- tion définie par les équations (3) ou (4a), (4b), compren- nent les propriétés suivantes: a. Si l'ensemble ordonné Xi diffère de Yi d'une constante mais a la même échelle, on a: r = 1. b. Pour un ensemble Xi quelconque et un ensemble Yi quel- conque, r est compris entre +1 et -1 inclus. c. S'il existe une relation linéaire Xi = aYi + b et si: a est supérieur à 1, on a: r= (3-a)/(l+a), ou si: a est compris entre 1 et O, on a: r=(3a1)/(a+l), ou si: a est inférieur à O, on a: r = -1. d. Lorsque aj->oo, r ---1 (c'est-à-dire que plus la valeur absolue de a est grande, plus r est proche de -1). Ainsi, la pseudo-corrélation des équations (3) et (4a), (4b) diffère de la corrélation linéaire à plu- sieurs égards et, entre autres: a. Elle est sensible à l'échelle b. Elle est plus sensible à des changements (un seuil infé- rieur est nécessaire). c. L'ensemble Xi=C présente une corrélation linéaire, R=0, avec tout ensemble Yi différent, mais r = -1. d. Un ensemble Xi qui est lié à Yi de manière à couvrir uni- formément une zone circulaire ou annulaire dans le plan X-Y présente une corrélation linéaire, R=0, indépendam- ment des valeurs de Xi et Yi; de tels ensembles n'ont pas une pseudo-corrélation définie, bien que r soit habi- tuellement négatif. e. Lorsque Yi est un ensemble linéaire: Yi = Ai +B, et Xi est un autre ensemble linéaire: Xi = Ci+D, la corréla- tion linéaire R est alors égale à 1, tandis que la pseudo-corrélation r est égale à 1 - 2*1 C-AI/(ICI+tA}); 2569023 par conséquent si C et A ont des signes différents, on a: r = -1. On peut utiliser la technique décrite ci-dessus dans de nombreux types différents de corrélations ou de pseudo-corrélation, tels que: a) une pseudo-corrélation à modèles multiples. La vitesse du procédé permet de comparer le train de données en- trantes avec plusieurs modèles pour déterminer quel est le modèle qui correspond le mieux à une partie du train de données. b) une pseudo-corrélation avec des données multiples. La vitesse du procédé permet d'effectuer des comparaisons en parallèle d'un modèle avec plusieurs trains de don- nées. c) une pseudo-corrélation multidimensionnelle ou une pseudo- corrélation vectorielle. On considère que le modèle Y et les données acquises X sont tous deux des vecteurs à n dimensions: X = (l x, 2x, 3,... .., nx) y-= (ly 2y 3y nY. (5) Y=(y,, ny.) La corrélation "linéaire" est alors: N (Xi-X) (Yi-Y) XY - N X Y nR=i=1 =_ (6) N N N N (Zxi-X) 2. (Yi_Y) 2 11/2 J .... +x y (7a) X2 1x2 + 2x2 +.........+ nx2 etc;. (7b) il 2569023..DTD: La multiplication scalaire d'un vecteur par lui- même (X2) correspond à la notion familière de longueur ou de module du vecteur. L'extension correcte du procédé de l'invention à plusieurs dimensions exige d'utiliser les équations sui- vantes: N > t(Xi - Xi) -(Yi -Yi)1 p = i=2 (8) N N 32 ^Xi - X1i\ +1 Yi - Yil i=2 i=2 et nr = 1 - 2 np dans lesquelles le symbole l vil est une pseudo-longueur (ou "norme" en langage mathématique), qui remplace la lon- gueur normale d'un vecteur. {l v l= |+ 1ivv + 12v +n (9) Ainsi, pour obtenir une correspondance parfaite ( nr = 1), les deux ensembles, c'est-à-dire le modèle et l'ensemble acquis, doivent être exactement identiques dans toute leurs projections et ils doivent donc avoir la même orientation. Un procédé différent est nécessaire si on désire effectuer une reconnaissance de forme indépendamment de l'orienta- tion. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre de modes de réalisation, et en se référant aux dessins annexés sur lesquels: La figure 1 est un schéma synoptique montrant un système de détermination de pseudo-corrélation; La figure 2 est un schéma synoptique d'un système préféré de détermination de pseudo-corrélation; et Les figures 3a, 3b et 3c sont des exemples de graphes, comprenant un modèle, une forme acquise qui cor- respond au modèle et une forme acquise qui ne correspond pas au modèle, pour montrer le fonctionnement du système de détermination de corrélation qui est décrit. La figure 1 montre un schéma synoptique d'un système de détermination depseudo-corrélation 11. Dans le but d'exposer l'invention et ses principes qui sont envisagés ici, le système de détermination comprend une section d'acquisition 12 destinée à acquérir des données avec lesquelles on peut générer une "forme", c'est-à- dire un graphe. Les données acquises sont appliquées à une section de traitement 13 en vue du traitement des don- nées. La section de traitement 13 comprend des moyens des- timés à transférer les données vers une section de traite- ment de corrélation 20. Cette dernière section comprend des moyens destinés au traitement des données de modèle, représentés de façon générale en 14, et des moyens destinés au traitement des données acquises, représentés de façon générale en 16. Il existe en outre des moyens 17 destinés à combiner les données de modèle traitées et les données acquises et traitées. Dans l'exemple de système destiné à des données d'électrocardiogramme qui est décrit ici, les données de modèle consistent en une onde QRS caractéristique, comme celle représentée sur la figure 3a. On sélectionne un nom- bre (N) de points de données qui décrivent la forme caracté- ristique de l'onde QRS. Le nombre est dans ce cas de huit (8). Les valeurs de données de modèle Yi concernent donc les N points 1 à 8. Les données à ces N points sont enregistrées dans la mémoire 15 et sont ensuite utilisées pour la corré- lation. La première opération effectuée sur les données de modèle consiste à soustraire la valeur de données du premier point de données de la valeur de données à chacun des huit points. Cette opération est indiquée par le circuit de sous- 13 2569023 traction 18. Les signaux d'entrée du circuit de soustrac- tion sont Yi et Y1, ce qui indique que la valeur du pre- mier point de données est soustraite de la valeur de cha- cun des (N) points de données, de 1 à 8 dans cet exemple. D'une manière similaire, la première opération qui est effectuée sur les données acquises consiste à sous- traire les données au premier point du sous-ensemble sélec- tionné des données acquises, par rapport aux données acqui- ses à chacun des points de données. Cette opération est in- diquée par le circuit de soustraction 19. On utilise ensui- te les différences obtenues dans les circuits 18 et 19 pour déterminer une nouvelle différence, ce qui est indiqué par le circuit 21. Le circuit 21 soustrait les différences du circuit 18 des différences du circuit 19. Selon un aspect de l'invention, les soustractions effectuées par les circuits 18 et 19 sont accomplies simul- tanément à l'acquisition des données. Ainsi, dans cet as- pect de l'invention, le circuit 21 calcule les différences entre les différences des circuits 19 et 18 pour chacun des 8 points de données. * Selon une variante, on peut prévoir un ou plu- sieurs registres de façon à éviter pour les circuits 18 et 19 la nécessité de travailler de façon pratiquement simul- tanée. Le signal de sortie du circuit 21 est introduit dans un registre 22. Le registre 22 enregistre les valeurs abso- lues des différences produites par le circuit 21. Ainsi, les signaux d'entrée qui sont appliqués au registre 22 sont les valeurs absolues des différences entre les signaux de sortie des circuits 18 et 19 pour les 8 points intéressants. Il exis- des moyens prévus pour faire la somme des valeurs contenues dans le registre 22. Plus précisément, un circuit de sommation 23 présente sur sa sortie 24 la valeur absolue de la somme des valeurs fournies par le circuit 21, au nombre de 8 dans cet exemple. Les signaux de sortie des circuits 18 et 19 sont 14 2569023 également enregistrés dans des registres respectifs 26 et 27. Dans cet exemple, des valeurs de données spécifiques sont enregistrées dans chacun des registres 26 et 27 pour chacun des points de données 1-8. Les signaux de sortie des registres 26 et 27 apparaissent respectivement sur les sorties 28 et 29. Chacune des sorties 28 et 29 correspond à un ensemble de huit (8) valeurs de données, sans le signe négatif ou positif, qui sont transmises vers des circuits de sommation respectifs 31 et 32. Les circuits de sommation fournissent en sortie des valeurs absolues. Les signaux de sortie des circuits de sommation 31 et 32 sont additionnés ensemble dans un circuit d'addition 33. Il existe des moyens prévus pour diviser le signal de sortie du circuit 23 par le signal de sortie du circuit d'addition 33. Ces moyens sont représentés par le circuit de division 34. Le signal de sortie du circuit de division 34, sur le conducteur 36, fournit effectivement le critère de corrélation exigé. Il existe cependant des moyens prévus pour faire en sorte que ce signal de sortie soit inférieur à un. Plus précisément, le signal de sortie du circuit 34 est multiplié par 2 dans le circuit 37. Le signal de sor- tie du circuit 37 est ensuite soustrait de +1 dans le cir- cuit 38. Le signal de sortie du circuit 38, sur le conduc- teur 39, est comparé à une valeur de seuil pour laquelle on a indiqué ici une valeur de 0,5. Un signal de corrélation indiquant qu'il y a corrélation apparaît à la sortie du cir- cuit 41, sur le conducteur 42, si la valeur présente sur le conducteur 39 est supérieure à 0,5 (c'est-à-dire si le quo- tient P est inférieur à 0,25). Il faut noter que bien qu'on ait représenté sous forme synoptique des circuits spécifiques, on peut déterminer la pseudo-corrélation de nombreuses autres manières. De plus, bien qu'on ait envisagé un critère correspondant à 0,5, on peut utiliser des critères différents à différents emplace- ments dans le schéma synoptique, pour déterminer s'il y a ou 2569023 non une correspondance entre les données de modèle et les données acquises. La figure 2 représente le schéma synoptique d'un mode de réalisation préféré d'un circuit destiné à calculer le quotient P de l'équation (2) et à le comparer à un seuil T. Dans ce mode de réalisation préféré, les données sont acquises par l'unité d'acquisition 12, et les données de modèle traitées sont déjà enregistrées dans la mémoire 15a. Les données acquises sont traitées par le processeur 13 qui transmet également les données à enregistrer, à vi- sualiser et/ou à traiter par d'autres moyens dans d'autres buts. Simultanément, le processeur 13 transmet chaque nou- vel élément de données au circuit de pseudo-corrélation 20, pour traiter-les données dans un but de corrélation. La première valeur dans l'ensemble de donnéesXl, est soustraite tour à tour de chaque élément Xi par le cir- cuit de soustraction 19. La figure montre la soustraction de l'élément de rang n, soit Xn. La différence est ensuite émise vers deux emplacements différents. Le circuit de soustraction 51 en soustrait la valeur de modèle équiva- lente Zi, qui était enregistrée dans la mémoire de Zi, 50, de l'unité de mémoire 15a. Le circuit 52 transforme en va- leurs absolues les données soustraites deux fois (habituel- lement en prenant les complément à 2 si le signe est posi- tif), et il les transfère vers le circuit de sommation 53. Simultanément, le circuit 54 transfère vers le circuit de sommation 56 les valeurs absolues des données soustraites une fois. Le signal de sortie du circuit de sommation est la somme de toutes les données qui traversent ce circuit depuis le début du processus de sommation jusqu'à la valeur courante (la valeur de rang n dans l'exemple considéré). Le signal de sortie de sommation du circuit 56 est additionné dans l'additionneur 57 à la somme équivalente pour le modè- le, qui a été enregistrée dans la mémoire de | Zil, 55, de 16 2569023 l'unité de mémoire 15a. Le signal de sortie du circuit de sommation 53 est le dividende courant, et le signal de sortie de l'ad- ditionneur 57 est le diviseur courant, qui sont divisés dans le circuit de division 59 pour donner le quotient courant Pn qui est transmis en vue d'une utilisation ulté- rieure. Simultanément, ce quotient est soustrait dans le circuit de soustraction 61 du seuil courant Tn qui a été enregistré dans l'unité de mémoire 58, et la différence est contrôlée dans le comparateur 62 pour déterminer si elle est positive (absence de correspondance) ou négative (correspondance). On consulte ensuite un compteur 63 de façon à pouvoir prendre des décisions si n a atteint une valeur de comptage de, par exemple, N1 ou N2, etc. A titre d'exem- ple, si n a atteint N/2 et si le quotient P(N/2) est tou- jours supérieur à un seuil T(N/2), on arrête le processus, on déclare une condition "d'absence de correspondance" et on recommence le processus pour un sous-ensemble différent. Ce mécanisme de décision réduit encore davantage le temps nécessaire pour déterminer la correspondance. Les figures 3a, 3b et 3c montrent respectivement des graphes correspondant à des exemples de données de mo- dèle, de données acquises I et de données acquises II, pour montrer comment on utilise la technique et l'équipement de pseudo-corrélation pour déterminer la corrélation entre les données de modèle et les données acquises I et entre les données de modèle et ies données acquises II. On utilise huit points de données dans chacun des trois exemples de graphes. La valeur des données à chacun des points de don- nées est indiquée dans le Tableau I en annexe. Ainsi, les données relatives au modèle aux huit points de données sont indiquées dans la première colonne du tableau, sous l'en- tête Yi. Les données relatives au graphe des données acqui- ses I sont indiquées sous l'en-tête Xi dans la seconde colon- ne de données. De façon similaire, les données de chacun des points de données dans le troisième graphe sont indiquées dans la colonne marquée XII. Ces points de données sont traités de la manière qui a été décrite ici, et de la manière indiquée en particulier par l'équation suivante pour la pseudocorrélation: Z 1(Xi-Xl) - (Yi-Y1)l r = 1 - 2* i=2 (10) 8 8 EX i-X1t + ZtYi-Y1l i=2 i=2 On trouve 0,835 pour la valeur de pseudo-corré- lation qui est obtenue en utilisant le modèle de la figu- re 3a et le graphe de la figure 3b, ce qui indique une correspondance du fait que toute pseudo-corrélation supé- rieure à 0,5 indique une correspondance. La valeur de pseudo-corrélation qui est obtenue à partir du modèle de la figure 3a et du graphe de la figure 3c est de 0,033 (voir le tableau I), ce qui indique qu'il n'y a pas de correspondance, du fait que toute valeur inférieure à 0,5 indique une absence de correspondance. On notera incidemment que ces résultats sont entièrement en accord avec les résultats obtenus par le calcul fastidieux de corrélations linéaires. La corréla- tion linéaire du modèle 3a et des données 3b est R=0,91, ce qui indique une correspondance. La corrélation linéai- re du modèle 3a avec les données 3c est R=0,581, ce qui indique l'absence de correspondance, du fait que le seuil est habituellement dans la plage de T=0,8 à 0,9. L'une des caractéristiques de la détermination de la pseudo-corrélation consiste en ce qu'on peut effectuer le calcul pendant le processus, du fait qu'il n'est pas né- 18 2569023 cessaire d'utiliser de moyennes et que le processus de calcul est beaucoup plus rapide du fait qu'il ne nécessi- te pas des déterminations de racines carrées. De plus, si à un instant quelconque au cours du traitement, une absence de correspondance est indiquée, il n'est pas né- cessaire de continuer, ce qui procure un gain de temps supplémentaire important. A titre d'exemple, on voit ai- sément au bout de cinq itérations seulement (sans inter- rompre le calcul, s'il est nécessaire de le poursuivre) que l'ensemble de données de la figure 3b présente une pseudo-corrélation de r = 0,888 avec le modèle de la fi- gure 3a, tandis que l'ensemble de données de la figure 3c présente une pseudo-corrélation de r=0,205. Il n'est donc pas nécessaire de poursuivre le calcul de la pseudo- corrélation de l'ensemble de la figure 3c. Une telle dé- cision en cours de calcul lorsqu'on utilise le procédé de corrélation linéaire de l'art antérieur ne fait gagner aucun temps de calcul, du fait qu'on ne peut pas la pren- dre; en utilisant les données sommées partiellement,etqu'e1e exige des calculs supplémentaires. Les calculs supplémen- taires font perdre tout le gain de temps escompté. Il va de soi que de nombreuses modifications peuvent être apportées au dispositif et au procédé décrits et représentés, sans sortir du cadre de l'invention. 19 2569023 A N N E X E TABLEAU 1 Points Divi- Divi- Quo- Pseudo de _YiXIXII X - x IiiY1 den- seur tient Corr. don- xi xi Yi de (P) (r) nées X1X1 Y1 nées 1 O 0 O O O 0 2 -1 O -6 O -6 -1 3 +1 O +6 O +6 +1 4 +14 +16 +17 +16 +17 +14 +29 +28 +9 +28 +9 ±29 6 +10 +9 +6 +9 +6 +10 7 -10 -9 +4 -9 +4 -10 8 -5 -1 +2 -1 +2 -5 Graphe de la figure 3b 11 133 0,083 0,835 Graphe de la figure 3c 58 120 0, 483 0,033 TABLEAU II DOINES= 1 2 1 1 16 1 -3 -1 1 3 Yi DONNEES= 1 1 3 4 -1 1 i 1 2 1 1 16 1 -3 -1 1 3 1 115 xi 1 -4 -1 1 3 CORRELATION INEAIRE R PSEUDO-CORRELATION -0,559847 -1,000000 -0,077220 -0,875000 O,028082 -0,547170 -0,100681 -0,672131 -0,148431 -O,724138 -0,322307 -1,000000 -0,016964 -0,826087 -1,000000 1,000000 -0,027165 -0,692308 -0,326774 -1,000000 -0,083279 -0,803279 -0,099935 -0,838926 -O,075306 -0,843137 -0,271333 -0,594203 -0,006902 -0,508772 0,994163 O,877551 21 2569023 REVENDICATIONS 1. Procédé pour déterminer si une première forme définie par un premier groupe de données correspond à une forme prédéterminée, caractérisé en ce qu'il com- prend les opérations suivantes: on détermine un ensemble sélectionné de valeurs de données-(Yi) en un certain nom- bre N de points de données décrivant la forme prédétermi- née; on détermine un premier ensemble de valeurs de don- nées à partir du premier groupe de données, en utilisant un nombre de points de données au moins égal au nombre N de points de données; on détermine un sous-ensemble de valeurs de données (Xi) à partir du premier ensemble de valeurs de données, en utilisant le même nombre N de points de données; on sélectionne une valeur de référence à partir de l'ensemble sélectionné de valeurs de données et du sous-ensemble de valeurs de données, on calcule un quotient à partir d'un dividende et d'un diviseur cons- titués par la sommation de différences obtenues en utili- sant les valeurs de données provenant de l'ensemble sé- lectionné de valeurs de données, du sous-ensemble de va- leurs de données et des valeurs de référence; et on uti- lise ce quotient pour déterminer si la première forme cor- respond à la forme prédéterminée. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on utilise un ensemble de formes prédéterminées, le procé- dé ayant pour but de déterminer si une première forme dé- finie par le premier groupe de données correspond à I'une quelconque des formes prédéterminées, caractérisé en ce qu'il comprend les opérations suivantes: on détermine un ensemble sélectionné de valeurs de données Yji en un cer- tain nombre N de points de données, pour décrire chacune des formes prédéterminées, le nombre N étant le même pour chacune des formes prédéterminées; on calcule un ensemble de quotients à partir de dividendes et de diviseurs consti- tués par des sommations de différences obtenues en utilisant 22 2569023 le groupe de valeurs de données provenant du groupe d'en- sembles sélectionnés de valeurs de données, du sous- ensemble de valeurs de données et des valeurs de référen- ce; et on utilise cet ensemble de quotients pour détermi- ner celle des formes prédéterminées qui correspond à la première forme. 3. Procédé selon la revendication 1, dans le- quel la première forme comprend un groupe de premières formes, caractérisé en ce qu'il comprend les opérations suivantes: on détermine un groupe de premier ensembles de valeurs de données à partir du premier groupe de don- nées; on détermine un groupe de sous-ensemblesde valeurs de données Xji à partir du premier ensemble de valeurs de données, en utilisant le même nombre N de points de dan- nées; on calcule un ensemble de quotients à partir de dividendes et de diviseurs constitués par des sommations de différences obtenues en utilisant des valeurs de don- nées provenant de l'ensemble sélectionné de valeurs de données, du groupe de sous-ensembles de valeurs de don- nées et des valeurs de référence; et on utilise cet en- semble de quotients pour déterminer quelle est celle des premières formes, s'il y en a une, qui correspond à la forme prédéterminée. 4. Procédé selon la revendication 1, caractéri- sé en ce que la valeur de référence est la valeur des don- nées à un point de données sélectionné dans l'ensemble sé- lectionné de valeurs de données et dans le sous-ensemble de valeurs de données. 5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la valeur de référence est la valeur des données au premier point de données dans l'ensemble sélectionné de valeurs de données et dans le sous-ensemble de valeurs de données. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend les opérations suivantes: on multiplie 23 2569O23 le quotient par 2 pour obtenir un produit; on soustrait ce produit de 1; et on utilise la différence pour effec- tuer une comparaison à un seuil afin de déterminer si la première forme correspond à la forme prédéterminée. 7. Procédé selon la revendication 1, caractéri- sé en ce que le dividende est constitué par la sommation de la valeur absolue des différences entre les valeurs de données dans le premier ensemble de valeurs de don- nées et la valeur de données au premier point de données dans le premier ensemble, moins les différences entre les valeurs de données dans l'ensemble sélectionné de va- leurs de données et la valeur de données au premier point de données dans l'ensemble sélectionné, et en ce que le diviseur est constitué par la sommation des valeurs abso- lues des différences entre les valeurs de données de. points de données du premier ensemble et la valeur des données au premier point, plus la sommation des valeurs de données aux points de données de l'ensemble sélection- né de valeurs de données moins la valeur du premier point de données de l'ensemble sélectionné. 8. Procédé selon la revendication 7, caractéri- sé en ce que le dividende est la sommation des valeurs ab- solues des différences entre chacune des valeurs de don- nées dans le sous-ensemble à chacun des points de données et chacune des valeurs de données aux mêmes points de données dans l'ensemble sélectionné de données, moins les différences entre la valeur de données du premier point de données du sous-ensemble et la valeur de données de l'en- semble sélectionné au premier point de données. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'on multiplie le quotient par 2 et on le soustrait de 1 pour obtenir une première différence, et on utilise la première différence pour effectuer une comparaison avec un niveau de seuil afin de déterminer l'existence d'une cor- respondance. 24 - 22569023 10. Procédé selon la revendication 1, carac- térisé en ce qu'on prélève l'ensemble sélectionné de va- leurs de données dans des données acquises. 11. Procédé selon la revendication 10, carac- térisé en ce qu'on effectue une mise à jour de l'ensem- ble sélectionné de valeurs de données définissant la forme prédéterminée. 12. Procédé selon la revendication 11, carac- térisé en ce qu'il comprend l'obtention à partir du pre- mier groupe de données de l'ensemble sélectionné de va- leurs de données définissant une forme prédéterminée, et la mise à jour de cette forme par l'ajout de valeurs de données supplémentaires à l'ensemble sélectionné de va- - leurs de données. 13. Procédé selon la revendication 9, caracté- risé en ce que le quotient est constitué par la somma- tion de la valeur absolue des valeurs de données à cha- cun des points de données dans le sous-ensemble, moins la valeur de données au premier point de données dans le sous-ensemble, moins la quantité Zi; divisée par la som- mation de la valeur absolue du premier ensemble de va- leurs de données à chacun des points de données, moins la valeur au premier point de données du premier groupe de données, plus la quantité Z; et la quantité Zi est égale aux valeurs Yi à chacun des points de données de l'ensem- ble sélectionné de valeurs de données, moins la valeur de données Y1 dans l'ensemble sélectionné de valeurs de don- nées au premier point de données; et la quantité Z est égale à la sommation de la valeur absolue des différences entre les valeurs Yi dans l'ensemble sélectionné de don- nées, à chaque point de données, moins la valeur Y.1 au pre- mier point de données. 14. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier groupe de données est constitué par des données acquises. 2569023 15. Procédé selon la revendication 1, caracté- risé en ce que le premier groupe de données est consti- tué par des données acquises et traitées. 16. Système destiné à détermminer si une pre- mière forme définie par un premier groupe de données correspond à une forme prédéterminée, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens (13) destinés à déterminer un ensemble sélectionné de valeurs de données (Yi) en un certain nombre N de points de données décrivant la forme prédéterminée; des moyens (13) destinés à déterminer un premier ensemble de valeurs de données à partir du pre- mier groupe de données, en utilisant un nombre de points de données au moins égal au nombre N de points de données; des moyens (13) destinés à déterminer un sous-ensemble de valeurs de données (Xi) à partir du premier ensemble de valeurs de données, en utilisant le même nombre N de points de données; des moyens (13) destinés à sélection- ner une valeur de référence dans l'ensemble sélectionné de valeurs de données et dans le sous-ensemble de valeurs de données; des moyens (18, 19, 21, 22, 23, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 34) destinés à calculer un quotient à par- tir d'un dividende et d'un diviseur constitués par des som- mations de différences obtenues en utilisant les valeurs de données provehant de l'ensemble sélectionné de valeurs de données, du sousensemble de valeurs de données et des valeurs de référence; et des moyens (37, 38, 41) destinés à utiliser ce quotient pour déterminer si la première for- me correspond à la forme prédéterminée. 17. Système selon la revendication 16, dans le- quel on utilise un groupe de formes prédéterminées et le système est destiné à déterminer si une première forme dé- finie par le premier groupe de données correspond à l'une quelconque des formes prédéterminées, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens (13) destinés à déterminer un ensemble sélectionné de valeurs de données Yji en un nom- 26 2569023 bre N de points de données, pour décrire chacune des formes prédéterminées, le nombre N étant le même pour chacune des forme prédéterminées; des moyens (18, 19, 21, 22, 23,26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 34) destinés à calcu- ler un ensemble de quotients à partir de dividendes et de diviseurs constitués par des sommations de différen- ces obtenues en utilisant le groupe de valeurs de données provenant du groupe d'ensembles sélectionnés de valeurs de données, du sous-ensemble de valeurs de données et des valeurs de référence; et des moyens (37, 38, 41) desti- nés à utiliser l'ensemble de quotients pour déterminer celle des formes prédéterminées à laquelle correspond la première forme. 18. Système selon la revendication 16, dans le- quel la première forme comprend un groupe de premières formes, caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens (13) destinés à déterminer un groupe de premiers ensembles de valeurs de données à partir du premier groupe de données; des moyens (13) destinés à déterminer un premier groupe de sous-ensembles de valeurs de données Xji à partir du premier ensemble de valeurs de données, en utilisant le même nombre N de points de données; des moyens (18, 19, 21, 22, 23, 26, 27, 28, 29, 31, 32, 33, 34) destinés à calculer un ensemble de quotients à partir de dividendes et de diviseurs constitués par des sommations de diffé- rences obtenues en utilisant des valeurs de données pro- venant du premier ensemble de valeurs de données, du groupe de sous-ensembles de valeurs de données et des va- leurs de référence; et des moyens (37, 38, 41) destinés à utiliser l'ensemble de quotients pour déterminer quelle est celle des premières formes, s'il y en a une, qui cor- respond à la forme prédéterminée. 19. Système selon la revendication 16, caractéri- sé en ce que la valeur de référence est la valeur des don- nées à un point de données sélectionné dans l'ensemble sé- 27 2569023 lectionné de valeurs de données et dans le sous-ensemble de valeurs de données. 20. Système selon la revendication 16, carac- térisé en ce que la valeur de référence est la valeur de données au premier point de données dans l'ensemble sélectionné de valeurs de données et dans le sous-ensem- ble de valeurs de données. 21. Système selon la revendication 16, carac- térisé en ce qu'il comprend: des moyens (37) destinés à multiplier le quotient par 2 pour obtenir un produit; des moyens (38, destinés à soustraire ce produit de 1; et des moyens (41) destinés à utiliser la différence pour effectuer une comparaison avec un seuil afin de dé- terminer si la première forme correspond à la forme pré- déterminée. 22. Système selon la revendication 16, caracté- risé en ce que le dividende est constitué par la somma- tion de la valeur absolue des différences entre les va- leurs aux points de données du premier ensemble de don- nées (Xi) et la valeur de données au premier point de données du premier ensemble de données (Xl), moins les différences entre les valeurs aux points de données de l'ensemble sélectionné (Yi) et la valeur du premier point de données de l'ensemble sélectionné (Y1); et le- diviseur est constitué par la sommation des valeurs ab- solues des différences entre les valeurs de données du premier ensemble (Xi) et la valeur de données du pre- mier ensemble au premier point (Xl), plus la sommation des valeurs absolues des différences entre les valeurs de l'ensemble sélectionné (Yi) et la valeur de l'ensemble sé- lectionné de données au premier point de données (Y1). 23. Système selon la revendication 22, caracté- risé en ce que le dividende est la sommation des valeurs absolues des différences entre chacune des valeurs de don- nées du sous-ensemble à chacun des points de données (Xi) 28 2569023 et chacune des valeurs de données aux même points de don- nées de l'ensemble sélectionné de données (Yi), moins les différences entre la valeur de données au premier point de données (Xl) du sousensemble et la valeur de données de l'ensemble sélectionné au premier point de données (Y1). 24. Système selon la revendication 23, caracté- risé en ce que le quotient est multiplié par 2 et sous- trait de 1 pour donner une première différence, et il existe des moyens (41) destinés à utiliser la première différence pour effectuer une comparaison avec un niveau de seuil afin de déterminer l'existence d'une correspon- dance. 25. Système selon la revendication 16, caracté- risé en ce que l'ensemble sélectionné de valeurs de don- nées est prélevé à partir de données acquises. 26. Système selon la revendication 25, caracté- risé en ce que l'ensemble sélectionné de valeurs de don- nées définissant la forme prédéterminée est mis à jour. 27. Système selon la revendication 24, caracté- risé en ce qu'il comprend des moyens (13) destinés à obte- nir à partir du premier groupe de données l'ensemble sé- lectionné de valeurs de données définissant une forme pré- déterminée, et à effectuer une mise à jour de cette forme en ajoutant des valeurs de données supplémentaires à l'en- semble sélectionné de valeurs de données. 28. Système selon la revendication 24, caractéri- sé en ce que le quotient est formé par la sommation des valeurs absolues des différences des valeurs de données à chacun des points de données dans le sous-ensemble (Xi) moins la valeur de données du premier point de données dans le sous-ensemble (Xl), moins la quantité Zi; divisée par la sommation des valeurs absolues des différences des valeurs de données à chacun des points de données dans le sous-ensemble (Xi), moins la valeur de données du premier 29 2569023 point de données dans le sous-ensemble (Xl), plus la quan- tité Z; et la quantité Zi est égale aux valeurs de cha- cun des points de données dans l'ensemble sélectionné de valeurs de données moins la valeur Y1 dans l'ensemble sé- lectionné de valeurs de données au premier point de don- nées; et la quantité Z est égale à la sommation des va- leurs absolues des différences entre les valeurs Yi dans l'ensemble sélectionné de données aux points de données, moins la valeur Y1 au premier point de données. 29. Système selon la revendication 16, caracté- risé en ce que le premier groupe de données est constitué par des données acquises. 30. Système selon la revendication 16, caracté- risé en ce que le premier groupe de données est constitué par des données acquises et traitées.