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Auteur Imene Tarakli
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Affiner la rechercheAnalyse temps fréquence et classification du signal EEG / Imene Tarakli
Titre : Analyse temps fréquence et classification du signal EEG : conception et réalisation d’une interface graphique dédiée Type de document : document électronique Auteurs : Imene Tarakli, Auteur ; Mohamed Arezki Adel Belouchrani, Directeur de thèse ; Hatim Chakib Deliba, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2020 Importance : 1 fichier PDF (5.4 M) Présentation : 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 - 81Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse Temps-Fréquence (ATF)
Traitement du signal
Electroencéphalogramme(EEG)
Machine à Vecteurs de Support (SVM)
Développement logicielIndex. 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 : 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 logicielIndex. 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. Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire EP00083 PN01320 Ressources électroniques Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Electronique Téléchargeable Documents numériques
TARAKLI.Imene.pdfURL
