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dc.contributor.author |
MAIZ Ibrahim, Khalil |
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dc.date.accessioned |
2022-02-02T08:10:31Z |
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dc.date.available |
2022-02-02T08:10:31Z |
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dc.date.issued |
2021-07 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/11541 |
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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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