RGAを用いた主要周波数成分の重み付けによる特徴抽出法の提案
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概要
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音楽視聴時の心的変化を示す脳波の特徴抽出法を提案する.脳波は複数の要因が複雑に絡み合った時系列信号であり,個人特性が強いため特徴抽出が困難であるとされている.周波数分析された脳波の各周波数成分の離散時間推移には個人差があり,各周波数成分の持つ特徴の重要性が異なると考えられる.これらの差が,従来から言われている脳波の個人特性を示していると思われる.本稿では,単一チャンネルに出現する脳波の外部刺激による心的変化モデル(Mental Change Appearance Model: MCAM)を構築する.そしてRGAを用いて主要な周波数成分の重み付けを行なうことで,脳波の個人特性を考慮した特徴抽出法を提案する.計算機シミュレーションにより,提案手法の有効性を検証する.
- 2006-06-29
著者
-
満倉 靖恵
東京農工大学
-
斎藤 隆文
東京農工大学
-
伊藤 伸一
東京農工大学
-
伊藤 伸一
徳島大学
-
宮村(中村) 浩子
東京農工大学大学院生物システム応用科学府
-
福見 稔
徳島大学 工学部 知能情報工学科
-
宮村 (中村)
日本原子力研究開発機構システム計算科学センター
-
斎藤 隆文
東京農工大
-
福見 稔
徳島大
-
宮村 浩子
東京農工大学大学院生物システム応用科学府
-
宮村 中村
日本原子力研究開発機構 システム計算科学センター
-
満倉 靖恵
東京農工大 大学院
-
伊藤 伸一
徳島大学大学院
-
宮村(中村) 浩子
東京農工大学
-
福見 稔
徳島大学 工学部
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