Colloque

Classification de spectres par les techniques de transformation de Karhunen-Loeve et de prédiction linéaire

M.-J. Montpetit

Membre a labase

M.-J. Montpetit

Résumé du colloque

Pour plusieurs applications de l'analyse des signaux physiologiques, les spectres constituent le résultat final. L'interprétation et la classification sont effectuées sur la base des seules propriétés spectrales: fréquences, amplitudes, énergie. Cependant, une représentation efficace de ces résultats, afin de diminuer l'information redondante, pourrait fournir un outil de classification puissant. Deux approches en ce sens sont investiguées ici: la transformation de Karhunen-Loeve et la prédiction linéaire. La première consiste en l'expansion d'une séquence de résultats dans l'espace des vecteurs propres de sa matrice de covariance. La deuxième utilise la théorie des filtres prédicteurs pour modéliser le signal comme une combinaison linéaire de ses valeurs antérieures, bruit, en fréquence, calculée de filtre tout-pôles qui génère le spectre d'intérêt. Les deux méthodes ont été testées sur les spectres des sons respiratoires, ce qui permet de vérifier leur utilité à la fois pour la classification des résultats et pour la compression des données.

Contexte

Section :

Biophysique et génie biomédical

Thème du colloque :

Biophysique et génie biomédical

Hôte : Université du Québec à Trois-Rivières

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Titre du colloque :

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