高速独立成分分析(FastICA)の脈波データへの適用
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概要
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ニューラルネットワークの研究での基本的な問題は,多変数データの適当な表現,すなわち無作為なベクトルを見つけることである。その中で最近注目されている手法として,独立成分分析(Independent Component Analysis:ICA)が挙げられる。ICAの目標は非ガウス型データの線形変換を見つけることである。つまり特徴量抽出や信号分離を含む多くの応用問題における非ガウス型データの本質的な構造を得ることである。本研究では,独立成分分析のアルゴリズムの1つである高速独立成分分析(FastICA)を人間の脈波データの特徴量抽出に適用し,その有効性を検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
著者
-
藤村 喜久郎
鳥取大学工学部
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
青柳 健
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
藤村 喜久朗
鳥取大学工学部電気電子工学科
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徳高 平蔵
鳥取大学工学部
-
藤村 喜久郎
鳥取大学大学院工学研究科
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