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http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/39864Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | BOUDJEDJOU, Abdellatif | - |
| dc.contributor.author | TOUALBIA, Zinedine Fatah | - |
| dc.date.accessioned | 2025-06-01T10:23:19Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-01T10:23:19Z | - |
| dc.date.issued | 2014 | - |
| dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/39864 | - |
| dc.description | 4.621.1.218 ; 69 p | fr_FR |
| dc.description.abstract | L'enregistrement Holter (enregistrement électrocardiographique de 24 heures) est un examen fréquemment utilisé en cardiologie. Parmi les 100 000 battements enregistrés, seul un petit nombre d'entre eux peut traduire la présence d'une anomalie, l'analyse automatique de cet enregistrement est donc indispensable. Cette analyse est l’objectif de notre travail où on traite l’ECG d’Holter par battement, cela nécessite un découpage du signal ECG. Par la suite on procédera à l’extraction de ses paramètres par modélisation en utilisant les réseaux de neurones RBF, ces paramètres nous permettent de réaliser une classification des battements à l’aide des classifieurs SVM. | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.publisher | Blida1 | fr_FR |
| dc.subject | photovoltaïque ; cellule solaire double jonction ; InGaN. | fr_FR |
| dc.title | Système de détection automatique des anomalies cardiaques par réseaux neurones | fr_FR |
| Appears in Collections: | Mémoires de Master | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 4.621.1.218.pdf | 8,6 MB | Adobe PDF | View/Open |
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