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dc.contributor.authorAMARA, Fatima Zahraa-
dc.contributor.authorSERIARI, Meriem-
dc.date.accessioned2012-06-10T10:52:21Z-
dc.date.available2012-06-10T10:52:21Z-
dc.date.issued2011-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/1020-
dc.description.abstractNous 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.isofren_US
dc.subjectCardiologieen_US
dc.subjectElectrocardiogramme (ECG)en_US
dc.subjectModèles de Markov cachésen_US
dc.subjectTransformation numérique-symboliqueen_US
dc.subjectReconnaissance de séquenceen_US
dc.titleLa reconnaissance des battements cardiques par les HMMsen_US
dc.typeWorking Paperen_US
Collection(s) :Master SIC

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chapitre1.pdf517,72 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
chapitre2.pdf439,85 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
chapitre3.pdf1,3 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir
Conclusion-generale.pdf56,68 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
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