Titre : | Traitement et Classification de Signal EEG et EMG. |
Auteurs : | M R Benallou Yassine, Directeur de thèse ; HAMDANI Nour EL-Houda, Auteur ; AGGAB Rabia, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | ALGERIA .UNV.SAIDA DR MOULY TAHER, 2020 |
Format : | 56 p / 29 CM |
Note générale : | Bibliogrqphie |
Langues: | Français |
Mots-clés: | Electronique |
Résumé : |
Nous avons présenté une approche basée sur la reconnaissance des formes pour la classification des tâches cognitives à l'aide de signaux EEG. Le DWT a été appliqué aux signaux EEG pour la décomposition. Les résultats de la classification étaient proches à l'étude précédente pour l'ensemble de données ainsi que les travaux antérieurs effectués sur l'ensemble de données Dataset II. Les résultats expérimentaux ont validé le schéma proposé. Ces résultats suggèrent un potentiel prometteur pour l'application de la méthode aux ensembles de données cliniques en tant qu'additif bénéfique pour la discrimination entre les modèles EEG normaux et anormaux, car il est capable de faire face aux variations des signaux EEG non stationnaires via la caractéristique de localisation du DWT. Enfin, dans cette étude, la combinaison de DWT avec des techniques FDA et PCA fournit une approche d'extraction de fonctionnalités robuste pour la classification des tâches cognitives à l'aide de signaux EEG. |
Note de contenu : |
Chapitre I : ANATOMIE ET PHYSIOLOGIE CHAPITER II : circuit acquisition de signal D’EEG Chapitre III ; l’instrumentation de captation et traitement de signal physiologique |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
---|---|---|---|---|---|
TECT06322 | T.EN.MS00529 | Périodique | Ouvrages | 28 | Libre accès Disponible |