Chapitre 3 : Evaluation de la SWT en reconstruction
des HFOs
|
10
|
80-100-150-200-250
|
|
20
|
80-100-150-200-250
|
Nous représentons dans la figure 3.11 deux exemples de
la reconstruction des HFO par la SWT. Nous avons varié la SNR (-5dB puis
20dB) et nous avons maintenu égale la fréquence des oscillations
(=150 Hz), le taux de chevauchement (égale à 0%) et le rapport
d'amplitude entre pointe et oscillation (égale à 6).
Figure 3.11. Reconstruction des HFO par SWT
pour différents SNR (-5db et
20 db).
Dans la figure 3.11, nous avons regroupé les valeurs du
GOF calculées lors de la reconstruction des pures HFO tout en variant le
SNR du signal simulé.
GUESMI Thouraya
GUESMI Thouraya
Chapitre 3 : Evaluation de la SWT en reconstruction
des HFOs
Figure 3.12. GOF de la reconstruction du HFO
pour différents taux du SNR.
Nous constatons que le meilleur taux de GOF est obtenu pour un
SNR> 10 dB, ce qui dépasse 85%, mais les résultats du GOF sont
plus faibles pour un SNR faible qui est autour de 50%.
3.3.3 Evaluation de la SWT en reconstruction des HFO pour
les données réelles
Notre objectif dans cette partie était d'évaluer
la robustesse SWT de la reconstruction HFO sur un signal de l'IEEG réel
en utilisant l'analyse temps-fréquence. C. G. Bénar et ses
collaborateurs [50], ont affirmé qu'au niveau du plan
temps-fréquence une oscillation HFO est représentée par un
pic (limité en fréquence) située dans la bande
fréquentielle 80-500 Hz tandis qu'un événement transitoire
génère une goutte allongée (blob), étendue en
fréquence.
La méthode SWT a été appliquée sur
les données réelles ayant 117 canaux. Nous avons gardé les
mêmes paramètres des données simulées où nous
avons adopté l'ondelette `Symlets', décomposée à 6
niveaux et échantillonnée à 1000Hz.
Nous avons défilé les représentations de
tous les 117 canaux pour les examiné afin de déterminer les
canaux ayant le maximum des événements HFOs assez claires.
| 
