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dc.contributor.authorBOUDJEDJOU, Abdellatif-
dc.contributor.authorTOUALBIA, Zinedine Fatah-
dc.date.accessioned2025-06-01T10:23:19Z-
dc.date.available2025-06-01T10:23:19Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/39864-
dc.description4.621.1.218 ; 69 pfr_FR
dc.description.abstractL'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.isofrfr_FR
dc.publisherBlida1fr_FR
dc.subjectphotovoltaïque ; cellule solaire double jonction ; InGaN.fr_FR
dc.titleSystème de détection automatique des anomalies cardiaques par réseaux neuronesfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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