This paper is aimed at presenting the two main classes of nonstationary signal transforms that are currently used to analyze and to characterize EEG observations. Time-scale methods, or wavelet transforms, allow a time versus duration analysis to be performed whereas time-frequency methods allow spectral contents to be analyzed as a function of time. These two types of transform are well suited to the study of changes either localized or progressive that may be observed in EEG signal dynamics and that sign the evolution of underlying physiological mechanisms. The potential interest of these methods in nonstationary signal representation is illustrated through several academic examples. Then, methods are applied on real EEG signals to solve problems such that the detection of interictal transient signals (like spikes or spike-waves) and the recognition of signatures during ictal periods.

Cet article a pour objectif d’introduire les deux grandes classes de transformations de signaux non-stationnaires couramment exploitées pour l’analyse et la caractérisation des observations. Les méthodes temps-échelle, ou transformées en ondelettes, permettent une analyse temps versus durée des signaux observés tandis que les méthodes temps-fréquence conduisent à des analyses de l’évolution temporelle du contenu spectral dun signal. Ces deux transformations sont particulièrement adaptées à l’étude des changements, localisés ou progressifs, qui interviennent dans la dynamique de signaux électroencéphalographiques et qui souvent signent une évolution des mécanismes physiologiques sous-jacents. L’intérêt de ces méthodes, en terme de représentation de signaux non-stationnaires, est montré au travers d’exemples académiques. Leur apport potentiel à l’analyse et à la caractérisation des événements paroxystiques observés en électroencéphalographie de patients épileptiques, est illustré sur des problèmes de détection de transitoires intercritiques, de type pointe ou pointe-onde, et de reconnaissance de signatures particulières durant les phases critiques.