Hamitouche ArezkiAit Bachir Youcef2019-11-122019-11-122012Reseaux Et TelecommunicationsMAST.ELN.18-12https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/668974 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)Dans ce mémoire, nous présentons une méthode qui combine la transformée enondelettes pour l’extraction des paramètres statistiques de signal ECG et des réseaux deneurones probabilistes pour sa classification, tout en veillant à montrer l’améliorationqu’apporte la méthode de seuillage. Notre méthode a été principalement développée pour la détection de la fibrillationauriculaire et a été appliquée à des signaux ECG téléchargés de la base de données ATM desite Physionet. Cette méthode nous a permis la conception d’un réseau de neuronesprobabiliste sous MATLAB d’une exactitude totale de 90%.frSignal ECGTransformée en ondelettesRéseaux de neuronesArythmiescardiaquesBase de données MIT-BIHLa méthode de seuillageMATLABThesis