Biometric sensors and portable devi

Biometric sensors and portable devices are being increasingly embedded into our everyday life, creating the need for robust physiological models that efficiently represent, analyze, and interpret the acquired signals. We propose a knowledgedriven method to represent electrodermal activity (EDA), a psychophysiological signal linked to stress, affect, and cognitive processing. We build EDA-specific dictionaries that accurately model both the slow varying tonic part and the signal fluctuations, called skin conductance responses (SCR), and use greedy sparse representation techniques to decompose the signal into a small number of atoms from the dictionary. Quantitative evaluation of our method considers signal reconstruction, compression rate, and information retrieval measures, that capture the ability of the model to incorporate the main signal characteristics, such as SCR occurrences. Compared to previous studies fitting a predetermined structure to the signal, results indicate that our approach provides benefits across all aforementioned criteria. This paper demonstrates the ability of appropriate dictionaries along with sparse decomposition methods to reliably represent EDA signals and provides a foundation for automatic measurement of SCR characteristics and the extraction of meaningful EDA features.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เซนเซอร์ตรวจสอบทางชีวภาพและอุปกรณ์แบบพกพาถูกมากฝังอยู่ในชีวิตประจำวันของเรา สร้างต้องแข็งแกร่งรุ่นสรีรวิทยาที่แสดง วิเคราะห์ และแปลสัญญาณได้รับ การ เราเสนอวิธี knowledgedriven ถึงกิจกรรม electrodermal (EDA), สัญญาณ psychophysiological ที่เชื่อมโยงกับความเครียด มีผล และการประมวลผลที่รับรู้ เราสร้างพจนานุกรมเฉพาะ EDA ที่รุ่นส่วนโทนิกช้าแตกต่างกันและความผันผวนของสัญญาณ ตอบสนองการต้านทานของผิว (SCR), และเทคนิคแสดงตะกละบ่อใช้การเปื่อยสัญญาณเป็นจำนวนเล็ก ๆ ของอะตอมจากพจนานุกรมได้อย่างถูกต้อง การประเมินเชิงปริมาณของวิธีพิจารณาฟื้นฟูสัญญาณ อัตราการบีบอัด และการเรียกข้อมูล มาตรการ ที่สามารถจำลองการรวมลักษณะสัญญาณหลัก เช่น SCR เกิด เมื่อเทียบกับก่อนหน้านี้ศึกษาโครงสร้างที่กำหนดไว้เพื่อสัญญาณเหมาะสม ผลระบุว่า วิธีการของเรามีประโยชน์ในเงื่อนไขดังกล่าวทั้งหมด เอกสารนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของพจนานุกรมที่เหมาะสมกับวิธีการแยกส่วนประกอบบ่อได้แสดงสัญญาณ EDA และเป็นพื้นฐานในการวัดโดยอัตโนมัติของ SCR ลักษณะและแยกของ EDA มีความหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เซ็นเซอร์ Biometric และอุปกรณ์พกพาที่มีการฝังตัวมากขึ้นเรื่อย ๆ เข้ามาในชีวิตประจำวันของเรา, การสร้างความต้องการสำหรับรูปแบบทางสรีรวิทยาที่มีประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพเป็นตัวแทนวิเคราะห์และตีความสัญญาณที่ได้มา เราเสนอวิธีการที่จะเป็นตัวแทน knowledgedriven กิจกรรม electrodermal (EDA), สัญญาณ psychophysiological เชื่อมโยงกับความเครียดส่งผลกระทบและการประมวลผลองค์ความรู้ เราสร้างพจนานุกรม EDA เฉพาะที่ถูกต้องแบบจำลองทั้งสองส่วนยาชูกำลังที่แตกต่างกันช้าและความผันผวนของสัญญาณที่เรียกว่าการตอบสนอง conductance ผิว (SCR) และใช้เทคนิคการแทนเบาบางโลภในการย่อยสลายสัญญาณเป็นจำนวนเล็ก ๆ ของอะตอมจากพจนานุกรม การประเมินผลเชิงปริมาณของวิธีการของเราจะพิจารณาฟื้นฟูสัญญาณอัตราการบีบอัดและมาตรการดึงข้อมูลที่จับความสามารถของรูปแบบเพื่อให้สอดคล้องกับลักษณะสัญญาณหลักเช่นการเกิด SCR เมื่อเทียบกับการศึกษาก่อนหน้าการปรับโครงสร้างที่กำหนดไว้เป็นสัญญาณที่แสดงให้เห็นว่าผลการวิธีการของเราให้ผลประโยชน์ข้ามเกณฑ์ดังกล่าวข้างต้นทั้งหมด บทความนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของพจนานุกรมที่เหมาะสมพร้อมกับวิธีการสลายตัวเบาบางได้อย่างน่าเชื่อถือเป็นตัวแทนของสัญญาณ EDA และให้รากฐานสำหรับการตรวจวัดอัตโนมัติของลักษณะ SCR และการสกัดของคุณสมบัติ EDA ที่มีความหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Biometric sensors and portable devices are being increasingly embedded into our everyday life, creating the need for robust physiological models that efficiently represent, analyze, and interpret the acquired signals. We propose a knowledgedriven method to represent electrodermal activity (EDA), a psychophysiological signal linked to stress, affect, and cognitive processing.เราสร้างใหม่เฉพาะพจนานุกรมที่ถูกต้องแบบที่ทั้งช้าและโทนิค ส่วนสัญญาณความผันผวนที่เรียกว่าการตอบสนองระบบผิวหนัง ( SCR ) และใช้เทคนิคการแสดงโลภโปร่งส่วนสัญญาณเป็นจำนวนเล็ก ๆของอะตอมจากพจนานุกรม การประเมินผลเชิงปริมาณของวิธีการพิจารณาฟื้นฟู , สัญญาณอัตราการบีบอัด and information retrieval measures, that capture the ability of the model to incorporate the main signal characteristics, such as SCR occurrences. Compared to previous studies fitting a predetermined structure to the signal, results indicate that our approach provides benefits across all aforementioned criteria. This paper demonstrates the ability of appropriate dictionaries along with sparse decomposition methods to reliably represent EDA signals and provides a foundation for automatic measurement of SCR characteristics and the extraction of meaningful EDA features.