Classification automatique des arythmies cardiaque en utilisant les ondelettes et les SVM

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	MAIZ Ibrahim, Khalil	-
dc.date.accessioned	2022-02-02T08:10:31Z	-
dc.date.available	2022-02-02T08:10:31Z	-
dc.date.issued	2021-07	-
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/11541	-
dc.description.abstract	Le signal de l'électrocardiogramme (ECG) est largement utilisé comme l'un des outils les plus importants dans la pratique clinique afin d'évaluer l'état cardiaque des patients. Les systèmes automatique d’analyse des ECG constituent de précieux outil pour aider les praticien et pour la supervision des malades. Dans cette étude, nous proposons un système de classification des arythmies cardiaques en deux classes : normaux et anormaux. Le système proposé est basé sur les ondelettes pour l'extraction de caractéristiques et le SVM pour la classification. L’évaluation de ce système est effectuée à l'aide de la base de données d'arythmies MIT-BIH	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	Université 8Mai 1945 – Guelma	en_US
dc.subject	Signal d'électrocardiographie (ECG), arythmies cardiaques, transformées en ondelettes (WT), machine à vecteur de support (SVM).	en_US
dc.title	Classification automatique des arythmies cardiaque en utilisant les ondelettes et les SVM	en_US
dc.type	Working Paper	en_US
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