Abstract-Biometric sensorer och bärbara enheter blir alltmer inbäddade i vår vardag, vilket skapar behovet av robusta fysiologiska modeller som effektivt representerar, analyserar och tolkar de förvärvade signalerna. Vi föreslår en kunskapsdriven metod för att representera elektrodermal aktivitet (EDA), en psykofysiologisk signal kopplad till stress, påverkan och kognitiv bearbetning. Vi bygger EDA-specifika ordböcker som exakt modellerar både den långsamma varierande toniska delen och signalfluktuationerna, så kallade hudledningssvar (SCR), och använder giriga sparse representationstekniker för att bryta ner signalen till ett litet antal atomer från ordboken. Kvantitativ utvärdering av vår metod beaktar signalrekonstruktion, kompressionshastighet, och informationshämtning åtgärder, som fångar förmågan hos modellen att införliva de viktigaste signalegenskaper, såsom SCR förekomster. Jämfört med tidigare studier som anpassar en förutbestämd struktur till signalen visar resultaten att vårt tillvägagångssätt ger fördelar för alla ovannämnda kriterier. Detta dokument visar förmågan hos lämpliga ordböcker tillsammans med sparse nedbrytningsmetoder att på ett tillförlitligt sätt representera EDA-signaler och utgör en grund för automatisk mätning av SCR-egenskaper och utvinning av meningsfulla EDA-funktioner. Index Terms-Dictionary design, elektrodermal aktivitet, (ortogonal) matchande strävan, hudledning svar, gles representation.
Den glesa representationen av SCR-signalen utnyttjades i REF.
Sparse Representation of Electrodermal Activity With Knowledge-Driven Dictionaries
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}