Algorithmes adaptifs et réseaux de neurones pour la mesure en temps réel de la dimension fractale de signaux électrophysiologiques

par Luc Lavayssiere

Thèse de doctorat en Informatique, automatique et traitement du signal

Sous la direction de G. RASIENI.

Soutenue en 1996

à Aix-Marseille 3 .


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  • Résumé

    En utilisant des reseaux de neurones, des algorithmes d'approximation stochastique et la programmation parallele, on developpe des algorithmes recursifs de mesure de la dimension fractale de correlation pour la caracterisation de signaux stationnaires et pour la surveillance en temps reel de l'etat de systemes dynamiques instationnaires. On montre que l'algorithme adaptatif est un outil de detection fiable de la transition entre le chaos et la periodicite, meme en presence de bruit. Il peut etre utilise pour localiser des evenements transitoires critiques sur des enregistrements non stationnaires de longue duree, comme les enregistrements de signaux electrophysiologiques ecg ou eeg ou une chute de la dimension fractale a ete pressentie experimentalement comme un facteur de risque clinique important. On valide les algorithmes sur l'attracteur theorique de rossler et on etudie en detail l'influence du bruit sur la mesure. Des resultats preliminaires sur un signal ecg de souris confirment la faisabilite d'une detection d'etats transitoires periodiques ou quasi-periodiques par une mesure adaptative de la dimension fractale

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  • Détails : 116 p.

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  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
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  • Bibliothèque : Université d'Aix-Marseille (Marseille. Saint-Jérôme). Service commun de la documentation. Bibliothèque de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T 2355/A-B
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