Abstract:
Le travail présenté dans ce mémoire de master porte essentiellement sur l'axe de débruitage
des signaux électrocardiogrammes ou deux techniques ont été développée, l'une est
basée sur le filtre de kalman étendu (EKF) et l'autre sur le filtre de kalman étendu optimisé
par l'algorithme d'optimisation en essaim particulaire (PSO). Le filtre de Kalman est
essentiellement un ensemble d'équations mathématiques mettant en oeuvre un estimateur de
type prédicateur correcteur optimal dans le sens de minimiser la covariance d'erreur estimée.
Dans un premier temps ces équations ont été utilisée pour dé-bruiter le signal
électrocardiogramme. Dans un seconde temps le filtre de kalman étendu avec l'algorithme
d'optimisation PSO ont été combiné pour avoir un algorithme de filtrage des signaux
électrocardiogrammes, cet algorithme consiste en une adaptation en temps réel des paramètres
de ce filtre au cours de l'opération de filtrage. L’algorithme d’optimisation PSO est capable
d’ajuster les paramètres du filtre de kalman étendu (les covariances des bruits d’état et de
mesure Q et R, respectivement).
