20 research outputs found

    SISO Decoding of Z4 Linear Kerdock and Preparata Codes

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    Some nonlinear codes, such as Kerdock and Preparata codes, can be represented as binary images under the Gray map of linear codes over rings. This paper introduces MAP decoding of Kerdock and Preparata codes by working with their quaternary representation (linear codes over Z4 ) with the complexity of O(N2log2N), where N is the code length in Z4. A sub-optimal bitwise APP decoder with good error-correcting performance and complexity of O(Nlog2N) that is constructed using the decoder lifting technique is also introduced. This APP decoder extends upon the original lifting decoder by working with likelihoods instead of hard decisions and is not limited to Kerdock and Preparata code families. Simulations show that our novel decoders significantly outperform several popular decoders in terms of error rate

    High Capacity Transmission Systems Using Homogeneous Multi-Core Fibers [Invited]

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    We discuss optical transmission using homogeneous, single-mode, multicore fibers. We first describe the key fiber properties that can affect transmission, such as intercore crosstalk and the variation of propagation delay between cores, and the consequences of these properties on spatial super-channel transmission. We then describe a series of experiments and demonstrations of system features including self-homodyne detection and joint spatial superchannel modulation before discussing their suitability to high-capacity transmission

    Brain Music : Sistema generativo para la creación de música simbólica a partir de respuestas neuronales afectivas

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    gráficas, tablasEsta tesis de maestría presenta una metodología de aprendizaje profundo multimodal innovadora que fusiona un modelo de clasificación de emociones con un generador musical, con el propósito de crear música a partir de señales de electroencefalografía, profundizando así en la interconexión entre emociones y música. Los resultados alcanzan tres objetivos específicos: Primero, ya que el rendimiento de los sistemas interfaz cerebro-computadora varía considerablemente entre diferentes sujetos, se introduce un enfoque basado en la transferencia de conocimiento entre sujetos para mejorar el rendimiento de individuos con dificultades en sistemas de interfaz cerebro-computadora basados en el paradigma de imaginación motora. Este enfoque combina datos de EEG etiquetados con datos estructurados, como cuestionarios psicológicos, mediante un método de "Kernel Matching CKA". Utilizamos una red neuronal profunda (Deep&Wide) para la clasificación de la imaginación motora. Los resultados destacan su potencial para mejorar las habilidades motoras en interfaces cerebro-computadora. Segundo, proponemos una técnica innovadora llamada "Labeled Correlation Alignment"(LCA) para sonificar respuestas neurales a estímulos representados en datos no estructurados, como música afectiva. Esto genera características musicales basadas en la actividad cerebral inducida por las emociones. LCA aborda la variabilidad entre sujetos y dentro de sujetos mediante el análisis de correlación, lo que permite la creación de envolventes acústicos y la distinción entre diferente información sonora. Esto convierte a LCA en una herramienta prometedora para interpretar la actividad neuronal y su reacción a estímulos auditivos. Finalmente, en otro capítulo, desarrollamos una metodología de aprendizaje profundo de extremo a extremo para generar contenido musical MIDI (datos simbólicos) a partir de señales de actividad cerebral inducidas por música con etiquetas afectivas. Esta metodología abarca el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos de extracción de características y un proceso de emparejamiento de características mediante Deep Centered Kernel Alignment, lo que permite la generación de música a partir de señales EEG. En conjunto, estos logros representan avances significativos en la comprensión de la relación entre emociones y música, así como en la aplicación de la inteligencia artificial en la generación musical a partir de señales cerebrales. Ofrecen nuevas perspectivas y herramientas para la creación musical y la investigación en neurociencia emocional. Para llevar a cabo nuestros experimentos, utilizamos bases de datos públicas como GigaScience, Affective Music Listening y Deap Dataset (Texto tomado de la fuente)This master’s thesis presents an innovative multimodal deep learning methodology that combines an emotion classification model with a music generator, aimed at creating music from electroencephalography (EEG) signals, thus delving into the interplay between emotions and music. The results achieve three specific objectives: First, since the performance of brain-computer interface systems varies significantly among different subjects, an approach based on knowledge transfer among subjects is introduced to enhance the performance of individuals facing challenges in motor imagery-based brain-computer interface systems. This approach combines labeled EEG data with structured information, such as psychological questionnaires, through a "Kernel Matching CKA"method. We employ a deep neural network (Deep&Wide) for motor imagery classification. The results underscore its potential to enhance motor skills in brain-computer interfaces. Second, we propose an innovative technique called "Labeled Correlation Alignment"(LCA) to sonify neural responses to stimuli represented in unstructured data, such as affective music. This generates musical features based on emotion-induced brain activity. LCA addresses variability among subjects and within subjects through correlation analysis, enabling the creation of acoustic envelopes and the distinction of different sound information. This makes LCA a promising tool for interpreting neural activity and its response to auditory stimuli. Finally, in another chapter, we develop an end-to-end deep learning methodology for generating MIDI music content (symbolic data) from EEG signals induced by affectively labeled music. This methodology encompasses data preprocessing, feature extraction model training, and a feature matching process using Deep Centered Kernel Alignment, enabling music generation from EEG signals. Together, these achievements represent significant advances in understanding the relationship between emotions and music, as well as in the application of artificial intelligence in musical generation from brain signals. They offer new perspectives and tools for musical creation and research in emotional neuroscience. To conduct our experiments, we utilized public databases such as GigaScience, Affective Music Listening and Deap DatasetMaestríaMagíster en Ingeniería - Automatización IndustrialInvestigación en Aprendizaje Profundo y señales BiológicasEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicaciones.Sede Manizale

    Radio Communications

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    In the last decades the restless evolution of information and communication technologies (ICT) brought to a deep transformation of our habits. The growth of the Internet and the advances in hardware and software implementations modified our way to communicate and to share information. In this book, an overview of the major issues faced today by researchers in the field of radio communications is given through 35 high quality chapters written by specialists working in universities and research centers all over the world. Various aspects will be deeply discussed: channel modeling, beamforming, multiple antennas, cooperative networks, opportunistic scheduling, advanced admission control, handover management, systems performance assessment, routing issues in mobility conditions, localization, web security. Advanced techniques for the radio resource management will be discussed both in single and multiple radio technologies; either in infrastructure, mesh or ad hoc networks

    The Rock, Winter 2011 (vol. 81, no. 1)

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    https://poetcommons.whittier.edu/rock/1200/thumbnail.jp

    Cumulative index to NASA Tech Briefs, 1986-1990, volumes 10-14

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    Tech Briefs are short announcements of new technology derived from the R&D activities of the National Aeronautics and Space Administration. These briefs emphasize information considered likely to be transferrable across industrial, regional, or disciplinary lines and are issued to encourage commercial application. This cumulative index of Tech Briefs contains abstracts and four indexes (subject, personal author, originating center, and Tech Brief number) and covers the period 1986 to 1990. The abstract section is organized by the following subject categories: electronic components and circuits, electronic systems, physical sciences, materials, computer programs, life sciences, mechanics, machinery, fabrication technology, and mathematics and information sciences

    Computer-network Solutions for Pervasive Computing

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    Lo scenario delle reti di comunicazione di tipo wireless sta rapidamente evolvendo verso i sistemi pervasivi in cui i dispositivi wireless, di diversi tipi e grandezze, costituiscono parte integrante dell’ambiente in cui sono immersi, ed interagiscono continuamente ed in maniera trasparente con gli utenti che vi vivono o che lo attraversano. Si parla a tal proposito anche di ambienti intelligenti. Seguendo l’evoluzione dai sistemi mobili a quelli pervasivi, questa tesi rivisita diversi tipi di ambienti wireless che si sono sviluppati e diffusi negli ultimi 20 anni: a partire dalle wireless LANs, proseguendo con le reti ad hoc, per finire con le reti opportunistiche. Sebbene molte problematiche delle reti wireless si ripropongano in quasi tutti gli scenari (ad esempio il risparmio energetico), a scenari wireless diversi corrispondono in genere utilizzi differenti e diversi fabbisogni degli utenti, come pure problemi specifici che richiedono soluzioni dedicate. Alcune soluzioni specifiche sono analizzate e proposte in questa tesi. Le reti WLANs basate su infrastruttura sono usate generalmente per fornire accesso alla rete Internet ed infatti lo scenario che le comprende è solitamente riferito come Wireless Internet. Nonostante la presenza dell’infrastruttuta fissa garantisca in generale una trasmissione di dati affidabile, l’utilizzo di questo tipo di reti per fornire esattamente gli stessi tipi di servizi delle reti fisse provoca un elevato consumo di risorse che all’interno delle WLANs sono invece limitate. Inoltre l’utilizzo dei protocolli dello stack TCP/IP sui link wireless è di solito fonte di inefficienze viste le profonde differenze esistenti fra i link wireless e quelli fissi. La progettazione di servizi in uno scenario di wireless Internet ha come primario obiettivo quello di garantire la fruizione da parte degli utenti mobili senza soluzione di continuità, mascherando così la presenza del link wireless che ha banda nominale inferiore rispetto ai link fissi ed è soggetto a maggiori perdite, e supportando la mobilità degli utenti all’interno delle zone di copertura (handoff). La gestione dei servizi di wireless Internet deve sempre essere integrata con soluzioni di risparmio energetico tese ad allungare il più possibile l’autonomia energetica dei dispositivi degli utenti (alimentati a batteria) garantendo così loro un servizio duraturo nel tempo. Abbiamo studiato una soluzione per servizi di streaming audio-video verso terminali mobili in un ambiente di wireless LAN. Oltre a garantire la continuità della riproduzione multimediale con buona qualità, questa soluzione ottimizza il consumo energetico del terminale wireless agendo sulla scheda di rete wireless. Durante lo streaming infatti, la scheda di rete viene periodicamente messa in uno stato a basso consumo energetico (sleep). I periodi di sleep della scheda vengono calcolati adattivamente in funzione dello stato di avanzamento della riproduzione multimediale e della banda disponibile istantaneamente sul canale wireless opportunamente monitorato. Il riposo della scheda di rete non incide sul processo di riproduzione e quindi sulla qualità del servizio percepita dall’utente mobile. A differenza delle WLANs, le reti MANETs sono prive di infrastruttura fissa ed i nodi che vi partecipano si autoconfigurano ed autoorganizzano tra di loro. Le MANETs si mostrano particolarmente adatte ad esigenze temporanee di gruppi di utenti che vogliano condividere dati, scambiarsi messaggi, o altro. Uno dei principali interessi di ricerca nell’ambito delle reti MANETs ha riguardato storicamente lo studio dei protocolli di routing per l’instradamento delle informazioni fra nodi sorgente e nodi destinatari. In una rete MANET infatti, vista l’assenza di infrastruttura, ogni nodo è coinvolto nella funzione di instradamento. Negli ultimi anni tuttavia, un nuovo aspetto di ricerca sta acquistando sempre maggiore attenzione e riguarda la sperimentazione su testbed reali. Le poche esperienze sperimentali eseguite su MANETs hanno dimostrato l’inadeguatezza degli studi di tipo analitico-simulativo nel giudicare l’efficacia delle soluzioni progettate per reti MANETs. Questo è principalmente dovuto al fatto che gli scenari wireless sono estremamente complessi e soggetti a fenomeni di diversa natura che influiscono sulle comunicazioni ma che sono difficilmente condensabili in un modello analitico completo. I modelli esistenti nei simulatori attualmente diffusi sono spesso causa di errori nel validare o al contrario bocciare le soluzioni ed i protocolli testati. Le attività di sperimentazione su testbed reali hanno dunque un duplice scopo: i) validare protocolli e soluzioni proposte attualmente, e ii) gettare le basi per la costruizione di nuovi modelli analitici e simulativi che siano maggiormente attendibili di quelli attuali. L’esperienza condotta su di un testbed reale per reti ad hoc comprendente portatili e palmari fino ad un totale di 12 nodi, ha dimostrato l’efficacia delle implementazioni di due protocolli di routing: AODV (Ad hoc On demand Distance Vector) ed OLSR (Optimized Link State Routing). Tuttavia, benchè entrambi siano funzionalmente corretti, mostrano comportamenti differenti quando usati per supportare servizi di livello middleware ed applicativi (vedi ad esempio file sharing o trasferimenti ftp). In particolare, i ritardi causati dalla scoperta delle rotte in AODV sono spesso causa di inefficienze o addirittura di interruzione del servizio. OLSR invece, seppure responsabile di un overhead di traffico maggiore, si mostra maggiormente adatto alle interazioni con i servizi dei livelli superiori. Infine, l’esperienza ha dimostrato la necessità di ripensare molti dei servizi disponibili su rete fissa per adeguarli alle caratteristiche delle reti wireless e particolarmente di quelle ad hoc. Una nuova tipologia di reti wireless sta emergendo attualmente e si sta rivelando di particolare interesse: quella delle reti opportunistiche. Le reti opportunistiche non si appoggiano su alcuna infrastruttura fissa, né cercano di autoconfigurarsi in una infrastruttura wireless temporanea costituita da nodi vicini. Sfruttano le opportunità di contatto che si verificano fra i nodi (dispositivi wireless di piccola taglia) trasportati dagli utenti nelle loro attività quotidiane (ad esempio a lavoro, sugli autobus, a scuola o all’università, ecc.). I messaggi sono scambiati ogni qualvolta si renda possibile, ovunque sia possibile ed il successo della loro trasmissione è strettamente legato alle dinamiche sociali in cui sono coinvolti gli utenti che trasportano i dispositivi ed alla storia degli incontri tra individui. Data la mobilità estremamente elevata che caratterizza questo nuovo scenario di reti, e la nota rumorosità delle comunicazioni wireless, l’affidabilità delle trasmissioni emerge come uno dei fattori di principale interesse. Infatti, le comunicazioni possono aver luogo soltanto durante i periodi di contatto tra i nodi e devono essere estremamente veloci ed efficaci. Questo porta a dover fare uno sforzo di progettazione per nuovi protocolli di comunicazione che si diversifichino da quelli oggi più diffusi e basati sulla ritrasmissione dei dati mancanti. Le ritrasmissioni infatti, nella maggior parte dei casi potrebbero non poter essere eseguite per mancanza di tempo. Una strategia valida per gestire l’affidabilità delle comunicazioni opportunistiche in simili scenari estremi (caratterizzati cioè da scarse risorse e scarsa connettività) prevede l’utilizzo combinato di tecniche di codifica dei dati e strategie di instradamento di tipo epidemico. Questo approccio sfrutta la ridondanza sia delle informazioni, sia dei percorsi. La ridondanza delle informazioni dà robustezza a fronte della perdita dei dati in rete poiché è necessario che soltanto un sottoinsieme dei codici generati arrivi a destinazione per consentire al ricostruzione corretta delle informazioni. La ridondanza dei percorsi invece è necessaria poichè non è possibile predirre in anticipo la sequenza dei contatti che può portare i dati a destinazione e pertanto è necessario distribuire l’informazione in più direzioni. Le reti opportunistiche caratterizzate dalla presenza di dispositivi con limitata autonomia energetica e risorse limitate, offrono attualmente lo scenario che meglio traduce il concetto di sistemi pervasivi. Di particolare interesse è il caso delle reti di sensori sparse in cui i sensori sono disposti nell’ambiente con funzione di monitoraggio ed i dati che collezionano vengono raccolti da degli agenti mobili che passano nelle vicinanze e che sono noti come data MULEs. I data MULEs possono utilizzare le informazioni acquisite dai sensori per eseguire applicazioni dipendenti dal contesto o possono semplicemente inoltrarle fino a quando raggiungono l’infrastruttura dove vengono elaborati e memorizzati. Le interazioni fra i sensori immersi nell’ambiente ed i data MULEs sono soltanto un primo passo di un sistema di comunicazione globale completamente opportunistico in cui i data MULEs scambiano l’un l’altro le informazioni che trasportano fino a quando infine, i dati pervengono alle destinazioni più lontane. In questo scenario, le comunicazioni wireless completano naturalmente le interazioni fra gli utenti e si verificano ogni qualvolta gli utenti si incontrano oppure si avvicinano casualmente l’un l’altro, dovunque questa interazione avvenga. Per supportare un simile framework, è necessario sviluppare nuovi paradigmi di comunicazione che tengano in considerazione l’assenza di link stabili tra i nodi che comunicano (connettività intermittente) e che assumano quindi la disponibilità di brevi periodi di contatto per comunicare. Inoltre i nuovi paradigmi di comunicazione devono generalmente assumere l’assenza di un percorso completo fra i nodi sorgente e destinatario e sfruttare invece forme di instradamento delle informazioni che sono simili al modo in cui avvengono le interazioni sociali fra le persone. Strategie di instradamento basate su codifica dei dati offrono una valida soluzione per supportare il framework emergente dei sistemi pervasivi

    Smart Sensors for Healthcare and Medical Applications

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    This book focuses on new sensing technologies, measurement techniques, and their applications in medicine and healthcare. Specifically, the book briefly describes the potential of smart sensors in the aforementioned applications, collecting 24 articles selected and published in the Special Issue “Smart Sensors for Healthcare and Medical Applications”. We proposed this topic, being aware of the pivotal role that smart sensors can play in the improvement of healthcare services in both acute and chronic conditions as well as in prevention for a healthy life and active aging. The articles selected in this book cover a variety of topics related to the design, validation, and application of smart sensors to healthcare

    A non-invasive human-machine interfacing framework for investigating dexterous control of hand muscles

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    The recent fast development of virtual reality and robotic assistive devices enables to augment the capabilities of able-body individuals as well as to overcome the motor missing functions of neurologically impaired or amputee individuals. To control these devices, movement intentions can be captured from biological structures involved in the process of motor planning and execution, such as the central nervous system (CNS), the peripheral nervous system (in particular the spinal motor neurons) and the musculoskeletal system. Thus, human-machine interfaces (HMI) enable to transfer neural information from the neuro-muscular system to machines. To prevent any risks due to surgical operations or tissue damage in implementing these HMIs, a non-invasive approach is proposed in this thesis. In the last five decades, surface electromyography (sEMG) has been extensively explored as a non-invasive source of neural information. EMG signals are constituted by the mixed electrical activity of several recruited motor units, the fundamental components of muscle contraction. High-density sEMG (HD-sEMG) with the use of blind source separation methods enabled to identify the discharge patterns of many of these active motor units. From these decomposed discharge patterns, the net common synaptic input (CSI) to the corresponding spinal motor neurons was quantified with cross-correlation in the time and frequency domain or with principal component analysis (PCA) on one or few muscles. It has been hypothesised that this CSI would result from the contribution of spinal descending commands sent by supra-spinal structures and afferences integrated by spinal interneurons. Another motor strategy implying the integration of descending commands at the spinal level is the one regarding the coordination of many muscles to control a large number of articular joints. This neurophysiological mechanism was investigated by measuring a single EMG amplitude per muscle, thus without the use of HD-sEMG and decomposition. In this case, the aim was to understand how the central nervous system (CNS) could control a large set of muscles actuating a vast set of combinations of degrees of freedom in a modular way. Thus, time-invariant patterns of muscle coordination, i.e. muscle synergies , were found in animals and humans from EMG amplitude of many muscles, modulated by time-varying commands to be combined to fulfil complex movements. In this thesis, for the first time, we present a non-invasive framework for human-machine interfaces based on both spinal motor neuron recruitment strategy and muscle synergistic control for unifying the understanding of these two motor control strategies and producing control signals correlated to biomechanical quantities. This implies recording both from many muscles and using HD-sEMG for each muscle. We investigated 14 muscles of the hand, 6 extrinsic and 8 intrinsic. The first two studies, (in Chapters 2 and 3, respectively) present the framework for CSI quantification by PCA and the extraction of the synergistic organisation of spinal motor neurons innervating the 14 investigated muscles. For the latter analysis, in Chapter 3, we proposed the existence of what we named as motor neuron synergies extracted with non-negative matrix factorisation (NMF) from the identified motor neurons. In these first two studies, we considered 7 subjects and 7 grip types involving differently all the four fingers in opposition with the thumb. In the first study, we found that the variance explained by the CSI among all motor neuron spike trains was (53.0 ± 10.9) % and its cross-correlation with force was 0.67 ± 0.10, remarkably high with respect to previous findings. In the second study, 4 motor neuron synergies were identified and associated with the actuation of one finger in opposition with the thumb, finding even higher correlation values with force (over 0.8) for each synergy associated with a finger during the actuation of the relative finger. In Chapter 4, we then extended the set of analysed movements in a vast repertoire of gestures and repeated the analysis of Chapter 3 by finding a different synergistic organisation during the execution of tens of tasks. We divided the contribution among extrinsic and intrinsic muscles and we found that intrinsic better enable single-finger spatial discrimination, while no difference was found in regression of joint angles by dividing the two groups of muscles. Finally, in Chapter 5 we proposed the techniques of the previous chapters for cases of impairment due both to amputation and stroke. We analysed one case of pre and post rehabilitation sessions of a trans-humeral amputee, the case of a post-stroke trans-radial amputee and three cases of acute stroke, i.e. less than one month from the stroke event. We present future perspectives (Chapter 6) aimed to design and implement a platform for both rehabilitation monitoring and myoelectric control. Thus, this thesis provides a bridge between two extensively studied motor control mechanisms, i.e. motor neuron recruitment and muscle synergies, and proposes this framework as suitable for rehabilitation monitoring and control of assistive devices.Open Acces

    Bioimage Data Analysis Workflows ‒ Advanced Components and Methods

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    This open access textbook aims at providing detailed explanations on how to design and construct image analysis workflows to successfully conduct bioimage analysis. Addressing the main challenges in image data analysis, where acquisition by powerful imaging devices results in very large amounts of collected image data, the book discusses techniques relying on batch and GPU programming, as well as on powerful deep learning-based algorithms. In addition, downstream data processing techniques are introduced, such as Python libraries for data organization, plotting, and visualizations. Finally, by studying the way individual unique ideas are implemented in the workflows, readers are carefully guided through how the parameters driving biological systems are revealed by analyzing image data. These studies include segmentation of plant tissue epidermis, analysis of the spatial pattern of the eye development in fruit flies, and the analysis of collective cell migration dynamics. The presented content extends the Bioimage Data Analysis Workflows textbook (Miura, Sladoje, 2020), published in this same series, with new contributions and advanced material, while preserving the well-appreciated pedagogical approach adopted and promoted during the training schools for bioimage analysis organized within NEUBIAS – the Network of European Bioimage Analysts. This textbook is intended for advanced students in various fields of the life sciences and biomedicine, as well as staff scientists and faculty members who conduct regular quantitative analyses of microscopy images
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