Mémoires de Magister "Informatique"

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    Systèmes temporisés, Spécifications et vérifications : Optimisation du coût de la vérification
    (2008-06-14) KLOUCHE-DJEDID Afaf
    Afin de spécifier et de vérifier les systèmes temporisés ; systèmes distribués temps réel, nous avons étudié deux formalismes puissants que sont :"Les automates temporisés introduits par R.Alur et D.Dill "L'algèbre des processus temporisés ATP par J.Sifakis et X.Nicollin . Ceux-ci étant inhérents du fait que l'on peut traduire une expression algébrique ATP en un graphe temporisé ; c'est la compilation ATP ' graphes temporisés. Avec une introduction aux systèmes de transitions étiquetés, introduits par André Arnold et à l'algèbre des processus communicants ACP introduite par Bergstra et Klop ;Ces derniers étant encore dépourvus de la notion du temps et de délais, qui s'imposent actuellement dans les systèmes distribués temps réel ou temporisés ( ex des systèmes embarqués ,protocoles de communication, services Web, monitoring system, circuits logiques ?) Le problème fondamental qui se pose, pour les automates temporisés et leur représentation en mémoire est l'explosion combinatoire lorsqu'il s'agit de cas réels.En effet le nombre de configuration possibles d'un système temporisé, celui-ci étant obtenu par l'opération de composition parallèle
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    Vers une approche d'analyse quantitative des signaux de l'électroencéphalographie
    (2014-06-24) BENOTMANE Zineb
    Le développement d'une nouvelle méthode d'analyse des signaux biomédicaux soulève de nombreux problèmes de validation et de diagnostic. Ce travail vise à quantifier et classifier un signal EEG dans le but de faciliter et d'améliorer l'analyse des phénomènes détectés dans l'activité cérébrale. Les signaux de l'électroencéphalographie représentent la somme des potentiels générés par des populations de neurones, et possèdent un aspect oscillatoire qui se visualise sous forme aléatoire et imprévisible difficile à analyser, de plus, l'évaluation d'un EEG repose sur la lecture à l'?il nu du clinicien. L'approche présentée dans cette thèse a pour objectif de quantifier un signal EEG de surface pour le caractériser puis le classifier. Pour la quantification du signal EEG, nous appliquons la Transformée de Fourier Rapide afin d'obtenir une représentation fréquentielle de ce signal, puis nous quantifions les différents rythmes corticaux qui le composent, suivant leurs magnitudes moyennes. Une fois le signal quantifié, une classification basée sur l'Analyse en Composantes principales est appliquée afin de déterminer l'appartenance de ce signal à un groupe de signaux EEG présentant ou non une pathologie particulière.