Décomposition en temps réel de signaux iEMG : filtrage bayésien implémenté sur GPU

Décomposition en temps réel de signaux iEMG : filtrage bayésien implémenté sur GPU

Un algorithme de décomposition des unités motrices constituant un signal électromyographiques intramusculaires (iEMG) a été proposé au laboratoire LS2N. Il s'agit d'un filtrage bayésien estimant l'état d'un modèle de Markov caché. Cet algorithme demande beaucoup de temps d'e...

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Auteurs principaux : Yu Tianyi (Auteur), Aoustin Yannick (Directeur de thèse, Membre du jury), Le Carpentier Éric (Directeur de thèse, Membre du jury), Cherfi-Boulanger Zohra (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Ravier Philippe Spécialiste du traitement du signal (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Campillo Fabien (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Farina Dario (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Décomposition en temps réel de signaux iEMG : filtrage bayésien implémenté sur GPU / Tianyi Yu; sous la direction de Yannick Aoustin et de Éric Le Carpentier
Publié : 2019
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Génie informatique, automatique et traitement du signal : Ecole centrale de Nantes : 2019
Sujets :
Modèles de Markov cachés
Algorithmes
Markov modèle caché
Filtrage bayésien
Calcul parallèle
Décomposition en temps réel
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2019ECDN0006/document