論文の概要: Signal Transformation for Effective Multi-Channel Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17478v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 11:09:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:49.789231
• Title: Signal Transformation for Effective Multi-Channel Signal Processing
• Title（参考訳）: 効率的なマルチチャネル信号処理のための信号変換
• Authors: Sunil Kumar Kopparapu,
• Abstract要約: 低帯域幅信号の個別チャネルを合成するために,基本信号処理を用いた信号変換を提案する。 この信号変換の利点は、事前訓練された単一チャネル事前訓練モデルを使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.141180328993132
• License:
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is an non-invasive method to record the electrical activity of the brain. The EEG signals are low bandwidth and recorded from multiple electrodes simultaneously in a time synchronized manner. Typical EEG signal processing involves extracting features from all the individual channels separately and then fusing these features for downstream applications. In this paper, we propose a signal transformation, using basic signal processing, to combine the individual channels of a low-bandwidth signal, like the EEG into a single-channel high-bandwidth signal, like audio. Further this signal transformation is bi-directional, namely the high-bandwidth single-channel can be transformed to generate the individual low-bandwidth signals without any loss of information. Such a transformation when applied to EEG signals overcomes the need to process multiple signals and allows for a single-channel processing. The advantage of this signal transformation is that it allows the use of pre-trained single-channel pre-trained models, for multi-channel signal processing and analysis. We further show the utility of the signal transformation on publicly available EEG dataset.
• Abstract（参考訳）: 脳波 (EEG) は脳の電気活動を記録する非侵襲的な方法である。 EEG信号は低帯域幅であり、時間同期方式で複数の電極から同時に記録される。 典型的なEEG信号処理では、個々のチャンネルから機能を個別に抽出し、下流のアプリケーションのためにこれらの機能を融合させる。 本稿では,脳波のような低帯域幅信号の個々のチャネルをオーディオのような単一チャネルの高帯域幅信号に結合する信号変換法を提案する。 さらに、この信号変換は双方向であり、情報を失うことなく、高帯域の単一チャネルを変換して個々の低帯域の信号を生成することができる。 このような脳波信号に適用された変換は、複数の信号を処理する必要性を克服し、単一チャネル処理を可能にする。 この信号変換の利点は、マルチチャネル信号処理と解析に事前訓練された単一チャネル事前訓練モデルを使用することである。 さらに、利用可能なEEGデータセット上での信号変換の有用性を示す。

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