Detection and classification of multiple events in piecewise stationary signals: Comparison between autoregressive and multiscale approaches

Nous presentons dans cet article des methodes de detection et de classification d'evenements dans des signaux non stationnaires, bien adaptees au traitement de l'EMG uterin. Deux methodes sequentielles de detection sont presentees: la premiere est monodimensionnelle et basee sur la modelisation autoregressive du signal, la seconde methode est multidimensionnelle, basee sur la decomposition du signal sur des niveaux d'echelles en utilisant la transformee en ondelettes. Le rejet d'hypothese est base sur les coefficients AR des evenements ou sur la matrice de variance covariance calculee a partir des echelles. Les deux methodes sont adaptatives et permettent la detection sans retour obligatoire a l'hypothese nulle H 0 . Elles sont appliquees sur des signaux synthetiques et sur l'EMG uterin. Des etudes de performances ont ete effectuees pour les deux methodes.