Développement d'un système automatique pour la classification des signaux EEG / Hadj Youcef, Mohamed El Amine (2012) 

Public ISBD Titre : Développement d'un système automatique pour la classification des signaux EEG Type de document : texte imprimé Auteurs : Hadj Youcef, Mohamed El Amine, Auteur ; Mohamed Lamine Laoufi, Auteur ; Mourad Adnane, Directeur de thèse ; A. Bousbia Salah, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2012 Importance : 145 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 Annexes f. 133 - 141 . - Bibliogr. f. 143 - 145 Langues : Français (fre) Mots-clés : Electroencéphalogramme (EEG) Transformée en ondelette(WT) Extraction du paramètre caractéristique Composantes principales (ACP) -- Analyse Machine à vecteurs de support (SVM) Elimination récursive des paramètres (RFE). Index. décimale : PN00912 Résumé : 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). Développement d'un système automatique pour la classification des signaux EEG [texte imprimé] / Hadj Youcef, Mohamed El Amine, Auteur ; Mohamed Lamine Laoufi, Auteur ; Mourad Adnane, Directeur de thèse ; A. Bousbia Salah, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2012 . - 145 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 Annexes f. 133 - 141 . - Bibliogr. f. 143 - 145 Langues : Français (fre) Mots-clés : Electroencéphalogramme (EEG) Transformée en ondelette(WT) Extraction du paramètre caractéristique Composantes principales (ACP) -- Analyse Machine à vecteurs de support (SVM) Elimination récursive des paramètres (RFE). Index. décimale : PN00912 Résumé : 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).

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