Analyse temps fréquence et classification du signal EEG
| dc.contributor.author | Tarakli, Imene | |
| dc.contributor.other | Belouchrani, Adel, Directeur de thèse | |
| dc.contributor.other | Deliba, Hatim Chakib, Directeur de thèse | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-22T08:46:17Z | |
| dc.date.available | 2020-12-22T08:46:17Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020 | fr_FR |
| dc.description.abstract | Ce mémoire a pour objectif la conception d’une application dédiée à l’analyse temps-fréquence des signaux EEG. L’outil développé permet de visualiser et de prétraiter ces signaux dans le domaine temporel et de les évaluer dans le domaine temps-fréquence en utilisant les distributions temps-fréquence quadratiques calculées à partir d’une bibliothèque implémentée durant ce projet. Une classification avec la méthode de machine à vecteurs de support (SVM), basée sur des descripteurs temps fréquence, a permis ensuite de classer les signaux EEG en deux classes :activité de fond et convulsion. | fr_FR |
| dc.identifier.other | EP00083 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/1820 | |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.subject | Analyse Temps-Fréquence (ATF) | fr_FR |
| dc.subject | Traitement du signal | fr_FR |
| dc.subject | Electroencéphalogramme(EEG) | fr_FR |
| dc.subject | Machine à Vecteurs de Support (SVM) | fr_FR |
| dc.subject | Développement logiciel | fr_FR |
| dc.title | Analyse temps fréquence et classification du signal EEG | fr_FR |
| dc.title.alternative | conception et réalisation d’une interface graphique dédiée | fr_FR |
| dc.type | Thesis | fr_FR |