EEG序列中数据压缩的痕迹
神经元与认知
2020-08-26 v1
摘要
经典猜想认为，大脑通过为刺激序列分配概率模型来压缩数据。与该猜想相关的一个重要问题是，大脑使用哪类模型来执行其压缩任务。我们通过引入一种新的统计模型选择程序来解决此问题，旨在研究大脑执行数据压缩的方式。我们的程序使用上下文树模型来表示刺激序列，并采用一种新的投影方法对 EEG 片段进行聚类。起点是一项实验方案：在参与者暴露于由随机链生成的听觉刺激时记录 EEG 数据。本文以使用由两个不同上下文树模型生成的刺激序列、以及由两种不同算法生成的 EEG 片段所进行的模拟研究作结。
引用
@article{arxiv.2008.10760,
title = {Fingerprints of data compression in EEG sequences},
author = {F. A. Najman and A. Galves and C. D. Vargas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10760},
year = {2020}
}