Outil d'aide au diagnostic basé sur l'analyse multi-résolution pour une classification des signaux EEG / Hadj Youcef, Mohamed El Amine (2012) 

Public ISBD Titre : Outil d'aide au diagnostic basé sur l'analyse multi-résolution pour une classification des signaux EEG Type de document : texte imprimé Auteurs : Hadj Youcef, Mohamed El Amine, Auteur ; Mourad Adnane, Directeur de thèse ; A. Bousbia Salah, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2012 Importance : 88 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Master : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 Bibliogr. f. 87-88 Langues : Français (fre) Mots-clés : Électroencéphalogramme (EEG) Transformée en ondelette(WT) Extraction du paramètre caractéristique Analyse composantes principales (ACP) Machine à vecteurs de support (SVM) Elimination récursive des paramètres (RFE) Index. décimale : Ms00612 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). Outil d'aide au diagnostic basé sur l'analyse multi-résolution pour une classification des signaux EEG [texte imprimé] / Hadj Youcef, Mohamed El Amine, Auteur ; Mourad Adnane, Directeur de thèse ; A. Bousbia Salah, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2012 . - 88 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Master : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 Bibliogr. f. 87-88 Langues : Français (fre) Mots-clés : Électroencéphalogramme (EEG) Transformée en ondelette(WT) Extraction du paramètre caractéristique Analyse composantes principales (ACP) Machine à vecteurs de support (SVM) Elimination récursive des paramètres (RFE) Index. décimale : Ms00612 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).

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
Ms00612A	Ms00612	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Mémoire de Master	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable
Ms00612B	Ms00612	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Mémoire de Master	Disponible	Electronique	Consultation sur place/Téléchargeable

Documents numériques

HADJ YOUCEF.Mohamed El Amine.pdf URL