关于噪声多通道数据模型中信息传播的注记：多模态生物医学应用中传感器选择与融合的启示
信息论
2023-12-29 v2 信号处理
math.IT
摘要
多模态和多通道监测在工程、物联网、可穿戴设备及生物医学应用中日益普及且易于获取。在这些背景下，鉴于数据模态的多样性和复杂性，传感器融合与传感器选择的相关性显著提升。本注记从信息论角度研究了通道/模态选择与融合问题，重点关注受加性高斯噪声污染的线性和非线性信号混合。我们回顾并扩展了估计与信息论中线性噪声数据模型的已知性质，提供了有助于在通道（模态）选择与融合之间进行决策的实际启示。利用多通道信噪比的概念，我们推导出了多模态/多通道数据的选择或融合有益或冗余的条件。这有助于从理论层面更好地理解如何优化传感器融合与选择，旨在增强多模态/多通道系统设计，特别是针对生物医学多通道/多模态应用。
引用
@article{arxiv.2312.15725,
title = {Notes on Information Propagation in Noisy Multichannel Data Models: Insights into Sensor Selection and Fusion in Multimodal Biomedical Applications},
author = {Reza Sameni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.15725},
year = {2023}
}