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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/1020
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | AMARA, Fatima Zahraa | - |
dc.contributor.author | SERIARI, Meriem | - |
dc.date.accessioned | 2012-06-10T10:52:21Z | - |
dc.date.available | 2012-06-10T10:52:21Z | - |
dc.date.issued | 2011 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/1020 | - |
dc.description.abstract | Nous présentons dans ce mémoire une étude d'une méthode de détection et de reconnaissance de séquence dans une longue observation de données, il s'agit des HMMs. L'application proposée est la définition d'une structure de reconnaissance des arythmies cardiaques à partir de données récoltées depuis la base de données MIT. L'application traite des données incomplètes, et les modèles souples peuvent être une solution efficace. Dans un premier temps, nous proposons un aperçu du domaine d'application, ensuite le modèle HMM et les prétraitements nécessaires. En second lieu, nous interprétons avec beaucoup de transparence les différents résultats obtenus. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | Cardiologie | en_US |
dc.subject | Electrocardiogramme (ECG) | en_US |
dc.subject | Modèles de Markov cachés | en_US |
dc.subject | Transformation numérique-symbolique | en_US |
dc.subject | Reconnaissance de séquence | en_US |
dc.title | La reconnaissance des battements cardiques par les HMMs | en_US |
dc.type | Working Paper | en_US |
Collection(s) : | Master SIC |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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chapitre1.pdf | 517,72 kB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir | |
chapitre2.pdf | 439,85 kB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir | |
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