Développement D'un Système Automatique Pour La Classification Des Signaux Eeg
2012
Autre
Génie Eléctrique Et Eléctronique

École Nationale Polytechnique - Alger

H
Hadj Youcef, Mohamed El Amine
L
Laoufi, Mohamed Lamine

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).

Mots-clès:

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)
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