潜在传感器融合：面向资源受限设备的生理信号多模态学习
信号处理
2025-07-22 v1 机器学习
摘要
潜在空间提供了一种高效且有效的数据总结方式，同时通过关系编码隐式保留元信息。我们利用这些元嵌入来开发一个与模态无关的统一编码器。我们的方法采用传感器-潜在融合来分析和关联多模态生理信号。使用基于自编码器潜在空间融合的压缩感知方法，我们解决了资源受限设备上生物信号分析的计算挑战。实验结果表明，我们的统一编码器比特定于模态的替代方案更快、更轻量且更具可扩展性，同时不影响表示准确性。
引用
@article{arxiv.2507.14185,
title = {Latent Sensor Fusion: Multimedia Learning of Physiological Signals for Resource-Constrained Devices},
author = {Abdullah Ahmed and Jeremy Gummeson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.14185},
year = {2025}
}