| Titre : | Analyse temps fréquence et classification du signal EEG : conception et réalisation d’une interface graphique dédiée |
| Auteurs : | Imene Tarakli, Auteur ; Mohamed Arezki Adel Belouchrani, Directeur de thèse ; Hatim Chakib Deliba, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2020 |
| Format : | 1 fichier PDF (5.4 M) / ill. |
| Note générale : |
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 |
| Index. décimale : | PN01320 |
| Tags : | Analyse Temps-Fréquence (ATF) Traitement du signal Electroencéphalogramme(EEG) Machine à Vecteurs de Support (SVM) Développement logiciel |
| 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. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PN01320 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Electronique | Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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TARAKLI.Imene.pdf URL
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