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  1. Colibri
  2. Facultad de Ingeniería
  3. Instituto de Ingeniería Eléctrica
  4. Publicaciones académicas y científicas
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/41794 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorCapurro, Ignacioes
dc.contributor.authorLecumberry, Federicoes
dc.contributor.authorMartín Menoni, Alvaroes
dc.contributor.authorRamírez Paulino, Ignacioes
dc.contributor.authorRovira, Eugenioes
dc.contributor.authorSeroussi, Gadieles
dc.date.accessioned2023-12-11T19:57:48Z-
dc.date.available2023-12-11T19:57:48Z-
dc.date.issued2014es
dc.date.submitted20231211es
dc.identifier.citationCapurro, I, Lecumberry, F, Martín, A, Ramírez, I, Rovira, E, Seroussi, G. "Low-complexity, multi-channel, lossless and near-lossless EEG compression," Publicado en: Proceeding of the 22nd European Signal Processing Conference, Lisboa, Portugal, 1-5 sep. 2014, pp. 2040-2044.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/41794-
dc.descriptionTrabajo presentado en 22nd European Signal Processing Conference, Lisboa, Portugal, 2014es
dc.description.abstractCurrent EEG applications imply the need for low-latency, low-power, high-fidelity data transmission and storage algorithms. This work proposes a compression algorithm meeting these requirements through the use of modern information theory and signal processing tools (such as universal coding, universal prediction, and fast online implementations of multivariate recursive least squares), combined with simple methods to exploit spatial as well as temporal redundancies typically present in EEG signals. The resulting compression algorithm requires O(1) operations per scalar sample and surpasses the current state of the art in near-lossless and lossless EEG compression ratios.es
dc.languageenes
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad De La República. (Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subject.otherProcesamiento de Señaleses
dc.titleLow-complexity, multi-channel, lossless and near-lossless EEG compressiones
dc.typePonenciaes
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
udelar.academic.departmentProcesamiento de Señales-
udelar.investigation.groupTratamiento de Imágenes-
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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