Résumé:
Les travaux présentés dans ce mémoire portent, essentiellement, sur la conception et la
simulation sous Matlab et par la suite l’implémentation sur FPGA (Field Programmable Gate Array) ;
d’un circuit intégré dédié à la classification des arythmies cardiaques par l’approche des réseaux de
neurones. Afin de pouvoir classer un nombre d’arythmies, nous proposons un classificateur de
morphologie. Pour réaliser la classification, nous utilisons l’apprentissage par l’algorithme de la
rétropropagation du gradient (RPG). La partie software a pour tâche essentielle de réaliser l’apprentissage
du classificateur sous neural network toolbox (NNTool) de Matlab. Nous présentons les résultats de
classification obtenus sur la base de donnés « QT-Database ». La partie hardware propose une
architecteur parallèle pour l’implémentation du réseau de neurones. Afin de valider cette architecture nous
avons opté pour l’utilisation du langage de description VHDL sous l’environnement VIVADO de
XILINX. La description VHDL du classificateur est implémentée sur un circuit FPGA de la famille Artix
7.