Compacte representatie van biomedische signalen.

Spaarsheid of ijlheid vermindert het rekenwerk, het geheugengebruik en de gegevenscommunicatie. Het is een vereiste bij het gebruik van een verhoogd aantal gesofisticeerde informatieverwerkende toestellen. Het toenemend gebruik van biomedische meettechnieken (vb. EEG, fMRI, EMG, MRI, Magnetische Resonantie Spectroscopie (MRS), Nabij-Infrarood (NIR)) voor de diagnose en opvolging van menselijke ziektes vereist noodzakelijkerwijze datacompressie om de gegevensstroom te beheersen. Om de juiste relevante informatie te ontfutselen moeten de biomedische datasets spaars voorgesteld worden in een contextafhankelijke basis. Deze basis is echter in het algemeen niet gekend. Computer algebraïsch onderzoek in vergelijkbare spaarse modellen en technieken legt hierbij de grondslag voor een kruisbestuiving. Het objectief van dit project is bijgevolg: 1. Identificatie van de meest geschikte basissen waarin elk van de verschillende biomedische signalen spaars wordt voorgesteld en de berekening van de bijhorende coëfficienten van deze voorstelling en, 2. Schatting van hoe de compacte voorstellingen van het exacte ruisvrijie signaal zich gedragen in een ruis-omgeving.

Trefwoorden:Wireless transmission, Compressed sensing, Sparse models, Sparse interpolation algorithm, Computer algebra, Robot kinematics, Biomedical digital signal processing, Scientific computing

Disciplines:Modellering, Biologische systeemtechnologie, Signaalverwerking