الصرع هو اضطراب عصبي مزمن يحدث في الدماغ، و يصيب ما يقارب 2% من
سكان العالم، حيث يواجه المرضى الكثير من الصعوبات في الحياة اليومية بسبب حدوث النوبات. تستخدم
إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) في الكشف الآلي لحدوث نوبات الصرع, EEG
لديها خصائص غ
ير خطية و غير ثابتة. في هذا البحث قمنا بالكشف الآلي عن نوبات الصرع من إشارات EEG
لفروة الرأس باستخدام التحويل المويجي المتقطع DWT من المستوى 5 لتحليل الإشارة و استخراج المميزات الإحصائية مثل (الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط، متوسط الطاقة، الانحراف المعياري، النسبة
بين متوسط القيم) و استخدمت الشبكات العصبونية ANN من أجل التصنيف و حقق نظام الكشف المقترح دقة 89.85 % و حساسية 90.69 %، و خصوصية 89.1%.
العلامة المائية هي عبارة عن إشارة يتم تضمنيها ضمن البيانات الرقمية (نص ،
صورة ، صوت ، فيديو ) بطريقة تمكن من استخراجها لاحقاً ، و غالباً ما تستخدم
لتضمين معلومات حقوق الملكية الفكرية للبيانات ، و يتم ذلك من خلال تضمين
نموذج ما يحوي بيانات المؤلف ض
من البيانات الرقمية.
نقدم في هذا البحث مقارنة بين ثلاثة أنواع من التحويلات المستخدمة لتضمين العلامة
المائية ضمن المجال الترددي بطريقة فعالة و آمنة تسمح بتعليم جميع الصور الرقمية بدقة.
دراسة وتحليل أداء نظام التجميع بالتقسيم الترددي المتعامد باستخدام التحويل المويجي المتقطع مع السلاسل الطورية
