Analyse temps fréquence et classification du signal EEG : conception et réalisation d’une interface graphique dédiée [document électronique] /
Imene Tarakli, Auteur ;
Mohamed Arezki Adel Belouchrani, Directeur de thèse ;
Hatim Chakib Deliba, Directeur de thèse . -
[S.l.] : [s.n.], 2020 . - 1 fichier PDF (5.4 M) : ill.
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f. 80 - 81
Langues : Français (
fre)
| Mots-clés : |
Analyse Temps-Fréquence (ATF)
Traitement du signal
Electroencéphalogramme(EEG)
Machine à Vecteurs de Support (SVM)
Développement logiciel |
| Index. décimale : |
PN01320 |
| Résumé : |
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. |
Analyse temps fréquence et classification du signal EEG (2020)
