Analyse et traitement des signaux physiologiques et Application

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dc.contributor.authorBENZAID , Amel
dc.contributor.authorDJEMILI , Rafik
dc.date.accessioned2025-10-20T12:58:39Z
dc.date.available2025-10-20T12:58:39Z
dc.date.issued2025-05-29
dc.description.abstractCette thèse porte sur l’analyse des signaux physiologiques, avec un focus particulier sur les signaux d’électroencéphalographie (EEG) et d’électrocardiographie (ECG), après avoir présenté un état de l’art détaillé concernant ces deux types de signaux. Pour l’EEG, le signal est segmenté en échantillons d’une seconde chacun, puis filtré selon les bandes de fréquence caractéristiques de l’activité cérébrale. Des caractéristiques non linéaires sont ensuite extraites afin de permettre une classification des segments en deux catégories : activité normale ou activité de crise (épileptique). En ce qui concerne les signaux ECG, le traitement commence par l’extraction des complexes QRS. À partir de ces segments, des caractéristiques non linéaires sont calculées dans le but de différencier les phases systoliques normales des extrasystoles. Pour les deux types de signaux, plusieurs classificateurs ont été utilisés, notamment des méthodes d’apprentissage automatique et profond : KNN, DNN, LSTM, et d’autres approches de machine learning, afin d’optimiser la détection et la classification des anomalies
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/5226
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité 20 Août 1955 Skikda
dc.subjecttraitement des signaux physiologiques
dc.titleAnalyse et traitement des signaux physiologiques et Application
dc.typeBook
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