Representação de sinais de atividade eletrodérmica usando decomposições atômicas com aceleração via redes neurais artificiais
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Data de Publicação: | 2023 |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
Texto Completo: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20419 |
Resumo: | The profusion of devices incorporating sensors capable of monitoring and capturing biomedical signals in real-time, including electrodermal activity (EDA), demands techniques capable of efficiently representing the EDA signal and, at the same time, allowing analysis to provide useful information for interpretation. Greedy adaptive decomposition algorithms, such as Matching Pursuit (MP), have been used to obtain coherent approximations of signals, i.e., those related to the phenomena represented in the signals. The MP obtains a weighted sum of a few waveforms (atoms) selected from a redundant dictionary iteratively to represent the signal. The set of candidate atoms is the dictionary from which the ones to use in the approximation are selected. When it contains multiple prototype waveforms, from which the atoms are defined by parameters, we can say that the dictionary is composed of subdictionaries. In this dissertation, we investigate the use of a composite dictionary for the representation of EDA signals via MP, motivated by the fact that such a dictionary can provide more sparse decompositions of EDA signals. Appropriate parameterizations for different subdictionaries containing atoms similar to the phenomena represented in EDA signals are investigated. On the other hand, a composite dictionary entails greater computational complexity to obtain the representation. We propose a subdictionary selection method that acts in the loop of the MP algorithm using an artificial neural network (ANN) to reduce the computational cost of the algorithm without impairing the quality of the representation obtained. ANN models capable of predicting with good accuracy the subdictionary to be used in the MP decomposition loop are investigated. The results indicate that this approach allows dividing the computational complexity by the number of subdictionaries without strongly compromising the quality (measured as a function of the approximation error) as a function of the number of atoms (MP iterations) of the representation thus obtained. |
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Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrônica) - Faculdade de Engenharia, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20419The profusion of devices incorporating sensors capable of monitoring and capturing biomedical signals in real-time, including electrodermal activity (EDA), demands techniques capable of efficiently representing the EDA signal and, at the same time, allowing analysis to provide useful information for interpretation. Greedy adaptive decomposition algorithms, such as Matching Pursuit (MP), have been used to obtain coherent approximations of signals, i.e., those related to the phenomena represented in the signals. The MP obtains a weighted sum of a few waveforms (atoms) selected from a redundant dictionary iteratively to represent the signal. The set of candidate atoms is the dictionary from which the ones to use in the approximation are selected. When it contains multiple prototype waveforms, from which the atoms are defined by parameters, we can say that the dictionary is composed of subdictionaries. In this dissertation, we investigate the use of a composite dictionary for the representation of EDA signals via MP, motivated by the fact that such a dictionary can provide more sparse decompositions of EDA signals. Appropriate parameterizations for different subdictionaries containing atoms similar to the phenomena represented in EDA signals are investigated. On the other hand, a composite dictionary entails greater computational complexity to obtain the representation. We propose a subdictionary selection method that acts in the loop of the MP algorithm using an artificial neural network (ANN) to reduce the computational cost of the algorithm without impairing the quality of the representation obtained. ANN models capable of predicting with good accuracy the subdictionary to be used in the MP decomposition loop are investigated. The results indicate that this approach allows dividing the computational complexity by the number of subdictionaries without strongly compromising the quality (measured as a function of the approximation error) as a function of the number of atoms (MP iterations) of the representation thus obtained.A profusão de dispositivos embarcando sensores capazes de monitorar e capturar sinais biomédicos em tempo real, dentre eles a atividade eletrodérmica (EDA), demanda técnicas capazes de representar eficientemente o sinal de EDA que permitam ao mesmo tempo analisá-los de forma a prover informações úteis para suas interpretações. Algoritmos vorazes de decomposição adaptativa, como o Matching Pursuit (MP), têm ido utilizados para obter aproximações de sinais coerentes, isto é, relacionadas com os fenômenos representados nos sinais. O MP obtém uma soma ponderada de poucas formas de onda (átomos) selecionadas a partir de um dicionário redundante iterativamente. O dicionário contém os átomos de onde selecionam-se quais empregar na aproximação. Quando ele contém múltiplas formas de ondas protótipos a partir das quais os átomos são parametrizados, podemos dizer que o dicionário é composto de subdicionários. Nesta dissertação, investigamos o uso de um tal dicionário para a representação de sinais de EDA via MP, já que tal dicionário pode fornecer decomposições mais esparsas de sinais de EDA. Investigam-se as parametrizações adequadas para os subdicionários contendo átomos similares aos fenômenos representados em sinais EDA. Por outro lado, isso aumenta a complexidade computacional na obtenção da representação. Propõe-se um método de seleção de subdicionário no laço do algoritmo MP usando uma rede neural artificial (RNA) para reduzi-la sem impactar a qualidade da representação obtida. Investigam-se modelos de RNAs capazes de prever com boa acurácia o subdicionário a usar no laço de decomposição MP. Tal abordagem permite dividir a complexidade computacional pela quantidade de subdicionários sem comprometer fortemente a qualidade (medida em função do erro da aproximação) em função da quantidade de átomos (iterações do MP) da representação.Submitted by Julia CTC/B (julia.vieira@uerj.br) on 2023-10-04T16:19:25Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Paulo Victor Martins Rosa Huguenin de Lima - 2023 - Completo.pdf: 4475464 bytes, checksum: 0e1212660749c16643b419ec65f8583a (MD5)Made available in DSpace on 2023-10-04T16:19:25Z (GMT). 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