Discussion :

[Décembre]

Bonjour,

J'ai pleusieurs signaux EEG qui ont été enregistrés dans les mêmes conditions, idéalement ils doivent être identique, alors j'essaie de selectionner parmis eux les signaux qui se rapprochent le plus et supprimer les "mauvais signaux"

Avez-vous une idée d'algorithmes qui peuvent m'aider?

Merci d'avance

[Paul_Le_Heros]

Bonjour,
Je ne connais pas l’EEG mais j’imagine que c’est peu répétitif, d’où la difficulté. Je suppose que cela ressemble à un ECG, c’est à dire une longue bande étroite sur laquelle un stylet a laissé une trace. Comment ferait l’humain, aujourd’hui ? Il commencerait par regarder deux bandes (morceaux) en les superposant sur une table lumineuse, les ferait glisser l’une sur l’autre en cherchant deux morceaux de signaux les plus longs et les plus « voisins » possibles, puis je recommencerai la même manœuvre avec une troisième bande, et ainsi de suite.
C’est vraiment quelqu’un qui ne connais pas l’EEG qui parle, et ça n’a que l’avantage d’être vierge d’idée préconçue.

Simplifier l’ensemble de la courbe en filtrant pour "réduire" le nombre d’échantillons et ainsi accélérer le traitement. Ce qui donnerait un tableau d’échantillons fait dans un même (équivalent) intervalle de temps. Pour une ligne de ce tableau : une valeur et la pente à cet endroit.
Chercher des points de « synchronisation » en prenant (tour à tour) des références arbitraires dans le tableau. Puis, chercher dans le reste du tableau les valeurs identiques à X pour-cents près et ayant une pente voisine.
Balayer le tableau et trouver le plus grand nombre de « points » consécutifs ayant des pentes voisines et des valeur identiques à X pour-cents près.
Affiner en réduisant l’influence du filtre initial, du pourcentage d’erreur et de celui sur les pentes.
J'espère avoir été clair, mais j'en doute! un peu !
Cordialement