論文の概要: Boosting Generalization in Bio-Signal Classification by Learning the Phase-Amplitude Coupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07664v2
• Date: Fri, 16 Oct 2020 14:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 22:52:56.807799
• Title: Boosting Generalization in Bio-Signal Classification by Learning the Phase-Amplitude Coupling
• Title（参考訳）: 位相振幅結合学習による生体信号分類の一般化
• Authors: Abdelhak Lemkhenter and Paolo Favaro
• Abstract要約: 生体信号の位相成分と振幅成分の結合を学習する利点を示す。 本稿では,異なる音源から振幅と位相をマージして生体信号が得られたことを検知する,新しい自己教師型学習タスクを提案する。 我々は、このタスクでトレーニングされたニューラルネットワークが、完全に教師されたセッションよりも、被験者や録音セッションをより一般化できることを、我々の評価で示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.913052825303097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various hand-crafted features representations of bio-signals rely primarily on the amplitude or power of the signal in specific frequency bands. The phase component is often discarded as it is more sample specific, and thus more sensitive to noise, than the amplitude. However, in general, the phase component also carries information relevant to the underlying biological processes. In fact, in this paper we show the benefits of learning the coupling of both phase and amplitude components of a bio-signal. We do so by introducing a novel self-supervised learning task, which we call Phase-Swap, that detects if bio-signals have been obtained by merging the amplitude and phase from different sources. We show in our evaluation that neural networks trained on this task generalize better across subjects and recording sessions than their fully supervised counterpart.
• Abstract（参考訳）: 生体信号の様々な手作り特徴表現は、主に特定の周波数帯域における信号の振幅やパワーに依存する。 位相成分は振幅よりもサンプリング特異度が高くノイズに敏感であるため、しばしば破棄される。 しかし、一般に、相成分は基盤となる生物学的プロセスに関連する情報も持っている。 実際,本論文では,生体信号の位相成分と振幅成分の結合を学習する利点を示す。 我々は,異なる音源から振幅と位相をマージして生体信号が得られたことを検知する,新しい自己教師型学習タスク「Phase-Swap」を導入する。 我々は、このタスクでトレーニングされたニューラルネットワークが、完全に教師されたセッションよりも、被験者や録音セッションをより一般化できることを、我々の評価で示している。

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