STATISTIQUES DE BRUITS AMBIANTS TRANSITOIRES DANS L'ARCTIQUE

Résumé
Le bruit ambiant sous-marin dans l'Artique durant l'hiver est caractérisé par la présence de bruits transitoires, correspondant au craquement de la glace. Ces bruits transitoires rendent le bruit total non-stationnaire, et sa distribution non-normale. Leur effet dépend de leur contribution relativement à la durée et à la puissance du bruit ambiant total. Il est difficile d'accumuler des statistiques sur les bruits transitoires, puisque leur détection habituellement demande de l'assistance humaine, un procédé qui prend du temps. On a implémenté sur un ordinateur un algorithme non-paramétrique pour détecter automatiquement les bruits transitoires dans des enregistrements de bruit ambiants. L'algorithme cherche la distribution de probabilité des maxima locaux pour le niveau L au-dessus duquel une proportion arbitraire r des maxima se trouvent. Il calcule ensuite la probabilité p qu'un échantillon de longueur W contienne plus que N maxima dépassant L. Cette probabilité est simplement une somme de distributions binomiales. L'enregistrement est alors balayé avec une fenêtre de longueur W, et la probabilité p est calculée pour chaque position de la fenêtre. Quand p est plus petit qu'un seuil P_o, la fenêtre est marquée comme contenant un bruit transitoire. On peut extraire la position précise du commencement et de la fin d'un bruit transitoire en cherchant à l'intérieur d'une fenêtre pour le premier maximum qui dépasse la valeur L. On a appliqué cet algorithme pour extraire les bruits transitoires d'une série d'échantillons de bruit ambiant, chacun d'une durée de cinq minutes, collectés sur la calotte polaire arctique durant le mois d'avril. On a filtré les échantillons avec des filtres passe-bande pour étudier le contenu transitoire pour plusieurs fréquences. On a trouvé que la fraction, en durée et en puissance, du contenu transitoire des échantillons varient grandement avec la fréquence. Le bruit transitoire ne tient compte que pour 5 - 25% de la puissance aux environs de 10 Hz, et 45 - 80% de la puissance entre 100 et 1000 Hz. D'un autre côté, pendant les périodes calmes, le bruit transitoire tient compte pour 35 - 45% de la puissance aux environs de 10 Hz, et 80 - 95% de la puissance entre 100 et 1000 Hz.

Abstract
Underwater ambient noise in the Arctic is characterized by the presence of transients, corresponding to ice cracking events. These transients cause the total signal to be non-Gaussian and non-stationary. The extent of their effect depends on their relative contribution to the total ambient noise field. Statistics on transients are difficult to accumulate, since their detection usually requires human assistance, and is a time-consuming process. A non-parametric transient detecting algorithm was implemented on a computer in order to extract the transients from ambient noise time series automatically. The algorithm searches the probability distribution of peaks for the level L above which a proportion r of the peaks lies. It then calculates the probability for a sample of length W to contain more than a certain number of peaks above L. This probability is simply a sum of binomial distributions. The time series is then scanned with a window of length W, and the probability p is calculated for each position of the window. When p is smaller than a threshold P_o, the window is flagged as containing a transient. The beginning and end of the transient can be found precisely by scanning inside the window for the first peak which exceeds the value L. This transient-extracting algorithm was applied to a series of five-minute-long ambient noise samples taken under the Arctic pack ice during the month of April. The data were bandpass-filtered in order to study the transient content at different frequencies. It was found that the relative duration and power of transients within the time series varies greatly with frequency. Transients accounted for only 5 - 25% of the power around 10 Hz, and 45 - 80% of the power between 100 and 1000 Hz during noisy periods. On the other hand, during quiet periods, transients accounted for 35 - 45% of the power around 10 Hz, and 80 - 95% of the power between 100 and 1000 Hz.