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CLASSIFICATION DU SIGNAL ECC RASE SUR LES ONDELETTES ET LE DEEP ORGANISATION LE

CLASSIFICATION DU SIGNAL ECC RASE SUR LES ONDELETTES ET LE DEEP ORGANISATION LEARNING DU MEMOIRE Introduction générale Résumé, Abstract, Chapitre 1 : Généralités sur l'électrocardiogramme (ECG) 1) Introduction 2) Les signaux physiologiques de maten bis electrique ) FCG, EMG, EEG 3) Anatomie et physiologie du coeur 4) Méthodes de mesure du ECO 5) Forme caractéristique du signal ECG PRST) 6) Methodes de prélèvement du sign-LOG 7) 7) Les bruits affectant un signal ECG 8) Appareils de d'enregistrement du ECG 9) Conclusion 10) Bibliographie Chapitre 2 : Généralités sur les ondelettes & Deep Learning «outil ,methods» 1) Introduction 2) Méthodes de classifications des signaux (supervisé, non supervise et renforcés) 3) Quelques concepts sur les ondelettes 4) Utilisation des ondelettes pour la classification des signaux FCG: 5) Quelques concepts sur le Deep Learning 6) Utilisation du Deep Learning pour la classification des signaux ECG 7) Architecture du modèle de classification des signaux ECC basé sur les ondelettes et le Deep Learning 8) Conclusion 9) Bibliographie Chapitre 3: Mise en œuvre des ondelettes et le Deep Learning aux classification des signaux ECGS 1) Introduction 2) Description de la base de données 3) Résultats de simulation 4) Evaluation de performances 5) Conclusion 6) Bibliographie Conclusion générale uploads/Philosophie/ theme-mmr.pdf