Identification et détection de modèles non stationnaires. Application aux signaux EEG

par Khalid Benabdallah

Thèse de doctorat en Traitement du signal

Sous la direction de Denis de Brucq.

Soutenue en 1992

à Rouen .


  • Résumé

    Le présent document traite de l'application de méthodes de traitement du signal a des signaux EEG. Notre objectif principal est de tester la validité d'un modèle AR évolutif pour la détection et l'identification des pointes-ondes, phénomènes non stationnaires très présents dans le trace électro-encéphalographique et typiques de l'épilepsie. Une compréhension phénoménologique permet d'introduire un modèle AR évolutif d'ordre 2 modélisant le phénomène pointe-onde. La méthodologie consiste a utiliser le filtre de Kalman étendu pour l'identification des signaux non stationnaires provenant du modèle interne dont l'évolution est non linéaire et aléatoire. L'identification des paramètres du modèle évolutif qui dépendent d'une relation non linéaire des observations pour le signal EEG, est réalisée par une extension quadratique du filtre de Kalman. Les paramètres identifiés à partir de cette approximation quadratique des équations non linéaires sont ensuite optimises en temps diffère. En effet, une méthode fondée sur le maximum de vraisemblance permet, a partir de l'estimation récursive fournie par le filtre de Kalman quadratique, d'atteindre les valeurs des paramètres du modèle évolutif, la nominale a chaque itération est améliorée. Ce document expose ensuite deux techniques de modélisations auto-régressive et évolutive permettant la détection de phénomènes non stationnaires pointes-ondes. La technique de filtrage de Kalman étendu conduit a un suivi régulier, sur l'évolution dynamique du phénomène pointe-onde réel, grâce au modèle interne évolutif d'ordre 2 propose dans ce travail. Lors de la validation des résultats, nous introduisons des bruits d'état après une analyse des erreurs pour le modèle évolutif


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Informations

  • Détails : 1 vol. (108 p.)
  • Annexes : Bibliogr. 41 ref.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 92/ROUE/S035
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