Systèmes de classification des signaux biomédicaux EEG basé sur l’énergie d’ondelettes relative, l’entropie relative et les réseaux de neurones

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	Achaibou, Amina	-
dc.contributor.other	Bousbia Salah, Hicham, Directeur de thèse	-
dc.contributor.other	Bousbia Salah, Assya, Directeur de thèse	-
dc.date.accessioned	2021-01-24T14:55:57Z	-
dc.date.available	2021-01-24T14:55:57Z	-
dc.date.issued	2014	-
dc.identifier.other	Ms08314	-
dc.identifier.uri	http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/7011	-
dc.description	Mémoire de Master : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2014	fr_FR
dc.description.abstract	Dans ce travail, nous avons proposé plusieurs méthodes de classification automatique de signaux EEG en cas normaux et cas épileptiques. Dans ce cadre, des caractéristiques statistiques ont été extraites à partir des coefficients de (DWT). Enfin, on a utilisé les réseaux de neurones pour la classification.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.subject	EEG	fr_FR
dc.subject	DWT	fr_FR
dc.subject	FFBPNN	fr_FR
dc.title	Systèmes de classification des signaux biomédicaux EEG basé sur l’énergie d’ondelettes relative, l’entropie relative et les réseaux de neurones	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR
Collection(s) :	Département Electronique

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ACHAIBOU.Amina.pdf	Ms08314	2.07 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir

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