GAとNNを用いた有効脳波スペクトラム領域の抽出

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概要

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脳波は通常α波やβ波といった周波数分析されたものを指し,脳波の研究でも周波数分析を用いた研究が多い.しかし,これらの研究のほとんどが,ある周波数帯域に着目したり,分析された周波数成分の平均を求める方法を用いている.しかし,分析された周波数成分には特徴が強く現れている成分と,不要な情報を多く含む成分が存在する.本稿では,遺伝的アルゴリズム(GA)とニューラルネットワーク(NN)を組み合わせて特徴が強く現れている成分の抽出と脳波パターンの分類・識別を行なう手法を提案し,提案した手法を用いた実験結果より,本手法の有効性を示す.なお,脳波は複数の要因が複雑に絡み合った時系列信号である.NNを用いた場合,時系列データではデータ量が多いため学習に時間がかかる.そこで本稿では,時系列データに時間領域解析を施すことで,特徴の抽出とデータ量の削減を行なうことを目的としている.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-06-21

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