Outil d'aide au diagnostic basé sur l'analyse multi-résolution pour une classification des signaux EEG

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dc.contributor.author Hadj Youcef, Mohamed El Amine
dc.contributor.other Adnane, Mourad, Directeur de thèse
dc.contributor.other Bousbia Salah, A., Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2021-01-25T09:59:02Z
dc.date.available 2021-01-25T09:59:02Z
dc.date.issued 2012
dc.identifier.other Ms00612
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/7078
dc.description Mémoire de Master: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2012 fr_FR
dc.description.abstract Dans ce mémoire, un système de classification automatique des signaux EEG est proposé. Le système contient les quatre étages suivants: (A) Représentation des signaux EEG en temps-fréquence en utilisant deux versions de la transformée en ondelettes (DWT, WPT). (B) Extraction des paramètres caractéristiques (statistique et non-statistique) des coefficients d'ondelette et de paquets d'ondelettes. (C) Réduction des données par l'analyse en composantes principales (ACP). (D) Classification avec la méthode de machine à vecteurs de support (SVM) suivie de l'algorithme d'élimination récursive des paramètres (RFE) pour déterminer les meilleurs paramètres. Le but de ce travail est de développer un algorithme de classification des signaux EEG en deux classes: Normal, Pathologique (épileptique). fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Électroencéphalogramme (EEG) fr_FR
dc.subject Transformée en ondelette(WT) fr_FR
dc.subject Extraction du paramètre caractéristique fr_FR
dc.subject Analyse en composantes principales (ACP) fr_FR
dc.subject Machine à vecteurs de support (SVM) fr_FR
dc.subject Elimination récursive des paramètres (RFE) fr_FR
dc.title Outil d'aide au diagnostic basé sur l'analyse multi-résolution pour une classification des signaux EEG fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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