EEG sinyallerinin beyin-bilgisayar ara yüzü amaçlı işlenmesi ve sınıflandırılması

Les ondes cérébrales sont la mesure de l'activité électrique du cerveau. Ces ondes peuvent être utilisées dans les interfaces cerveau-machine. Notre but est de développer une méthode assez rapide qui classifie les ondes cérébrales obtenues par les différents paradigmes et compatibles avec ces interfaces. En raison de la forme complexe des signaux du cerveau, il est très difficile de projeter une interface en ligne. Parce que, le traitement est souvent performé en utilisant une méthode de la moyenne qui nous permet de détecter les informations essentielles. Par contre, créer une telle interface en ligne a besoin d?un traitement sans utiliser cette méthode. C?est-à-dire qu?il faut les examiner l?un après l?autre. Trois types de données ont été obtenus par l?imagination du mouvement de la main, par le paradigme de Sternberg, et par regarder un caractère qui se situe dans un ensemble illuminé aléatoirement et affiché sur un écran. La même méthode a été appliquée pour chaque type de données. Premièrement, la bande de fréquence qui sert à différencier les classes, a été déterminée. Ces bandes ont été obtenues par la décomposition d?ondelettes discrètes. Ensuite, la classification a été réalisée par les classificateurs linéaires trainés avec l?information obtenue. Finalement, les résultats ont été comparés avec les résultats précédents. En conséquence, notre travail a montré que les coefficients d?ondelette peuvent être utilisés comme un dispositif de la classification pour différents signaux de cerveau, et que notre méthode peut être adaptée aux interfaces cerveau-machine avec sa capacité de la classification et sa vitesse. Mots clés : Ondelette, SVM, Interfaces Cerveau-Machine, Ondes cérébrales