Theoretical and Experimental Investigation of an Efficient SVD-based Near-lossless Compression Algorithm for Multichannel EEG Signals

In this paper, we investigate performance of a re-cently proposed near-lossless compression algorithm specifically devised for multichannel electroencephalograph (EEG) signals. The algorithm exploits the fact that singular value decomposition (SVD) is usually performed on EEG signals for denoising a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2022 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA) s. 1 - 6
Hlavní autoři:	Campobello, Giuseppe, Quercia, Angelica, Gugliandolo, Giovanni, Segreto, Antonino, Tatti, Elisa, Ghilardi, Maria Felice, Crupi, Giovanni, Quartarone, Angelo, Donato, Nicola
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 22.06.2022
Témata:	biomedical signal processing Distortion electroencephalo-graph (EEG) Electroencephalography Memory management Near-lossless compression Noise reduction Signal processing algorithms singular value eecomposition (SVD) Task analysis Upper bound
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!