Compression des signaux ECG par transformations polynomiales: Méthodes polynomiales de modélisation des signaux Applications à la compression de l'ECG (Omn.Univ.Europ.) (French Edition). Cet article n’est pas disponible.Compression des signaux ECG par transformations polynomiales: Méthodes polynomiales de modélisation des signaux Applications à la compression de l'ECG (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)

La compression des signaux ECG trouve encore plus d'importance avec le développement de la télémédecine. Notre objectif dans ce livre est d'élaborer de nouvelles méthodes de compression des signaux ECG à base des polynômes orthogonaux. Nous avons tenté une description quasi exhaustive et comparative des algorithmes existants. Nous avons abordé par la suite les fondements théoriques des polynômes orthogonaux. Le principe de transformation polynomiale de l'ECG est étudié à fond. Les coefficients produits après la décomposition polynomiale sont utilisés pour synthétiser le signal dans la phase de reconstruction. Nos expérimentations confirment que les polynômes de Laguerre et les polynômes d'Hermite ne donnent pas lieu à une recomposition satisfaisante, alors que les polynômes de Legendre et les polynômes de Tchebychev engendrent une synthèse fidèle. Nous concevons un premier algorithme de compression de l'ECG en utilisant les polynômes de Jacobi. Nous avons envisagé une association des polynômes de Laguerre et des fonctions d'Hermite pour représenter un cycle cardiaque. On obtient un second algorithme de compression spécifique à l'ECG, robuste et très performant.

La compression des signaux ECG trouve encore plus d'importance avec le développement de la télémédecine. Notre objectif dans ce livre est d'élaborer de nouvelles méthodes de compression des signaux ECG à base des polynômes orthogonaux. Nous avons tenté une description quasi exhaustive et comparative des algorithmes existants. Nous avons abordé par la suite les fondements théoriques des polynômes orthogonaux. Le principe de transformation polynomiale de l'ECG est étudié à fond. Les coefficients produits après la décomposition polynomiale sont utilisés pour synthétiser le signal dans la phase de reconstruction. Nos expérimentations confirment que les polynômes de Laguerre et les polynômes d'Hermite ne donnent pas lieu à une recomposition satisfaisante, alors que les polynômes de Legendre et les polynômes de Tchebychev engendrent une synthèse fidèle. Nous concevons un premier algorithme de compression de l'ECG en utilisant les polynômes de Jacobi. Nous avons envisagé une association des polynômes de Laguerre et des fonctions d'Hermite pour représenter un cycle cardiaque. On obtient un second algorithme de compression spécifique à l'ECG, robuste et très performant.