Contributions à l'estimation du coefficient de Hurst et son usage sur des biosignaux dans le domaine du crew monitoring
Langue
fr
Thèses de doctorat
Date de soutenance
2021-03-30Spécialité
Mathématiques appliquées et calcul scientifique
École doctorale
École doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde)Résumé
L’étude des signaux physiologiques se confronte à une grande variabilité, tant intra individuelle qu’inter individuelle. De plus, ces signaux sont souvent entachés de bruit de mesure et peuvent être très sensibles à ...Lire la suite >
L’étude des signaux physiologiques se confronte à une grande variabilité, tant intra individuelle qu’inter individuelle. De plus, ces signaux sont souvent entachés de bruit de mesure et peuvent être très sensibles à l’environnement dans lequel les capteurs sont installés. Or, les algorithmes qui sont développés dans la littérature peuvent être plus ou moins sensibles à ces variations et/ou perturbations. La précision des informations extraites est essentielle à la pertinence de la prise de décision. Pour cette raison, dans le cadre de cette thèse de doctorat, il s'agira de développer des algorithmes de traitement du signal robustes aux éventuelles perturbations dues aux conditions expérimentales et aux variations interindividuelles, puis à les appliquer sur des données réelles dans un cadre applicatif intéressant le partenaire industriel, à savoir l’analyse de l’état de cognitif d’un pilote dans différentes concepts opérationnels dans lesquels la détection de cet état présenterait une forte valeur pour les avionneurs ou compagnies aériennes.< Réduire
Résumé en anglais
Physiological signals and their study has a great variability, for each subject and between subjects. Moreover, these signals are often perturbed with measurement noise and can be very sensitive to the environment in which ...Lire la suite >
Physiological signals and their study has a great variability, for each subject and between subjects. Moreover, these signals are often perturbed with measurement noise and can be very sensitive to the environment in which the sensors are disposed. However, the algorithms that are developed in the literature can be more or less sensitive to these variations and / or disturbances. The accuracy of the extracted information is essential to the relevance of decision-making. For this reason, the aim of this thesis is to develop signal processing algorithms that are robust to any disturbances due to experimental conditions and inter-individual variations, and then apply them on real data in an application framework interesting the industrial partner. This application is called the crew-monitoring and to purpose is the analysis of the state of an operator's mental state in different operational concepts in which the detection of these states would present a high value for aircraft manufacturers or airlines.< Réduire
Mots clés
Cognitique
Facteurs humains
Crew-Monitoring
Traitement du signal
Signature
Mots clés en anglais
Crew-Monitoring
Signal Processing
Cognition
Human Factors
Signature
Origine
Importé de STARUnités de recherche