独立成分分析と正値時間周波数分布に基づく脳波解析
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概要
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本論文では、EEG信号を解析するため雑音除去と時間-周波数解析を組み合わせた新たな方法を提案する。具体的には、観測信号におけるアーチファクトの影響を除去するために、N次元ブラインド信号分離(BSS)の手法をまず導入する。信号分離では、初めに主成分分析(PCA)を行い、続いて独立成分分析(ICA)を行う。前者は観測信号の次元をNからM (M≦N)に低下させ、観測信号を正規直交化する。後者は回転変換された観測信号に対し、Hermiteモーメントに基づく評価関数を最大化することにより、観測信号を統計的に独立な状態にする。このとき最適回転角は勾配法を用いて探索する。脳波に含まれるアーチファクトの除去は、不要とみなされる独立成分を0とおき、次に分離過程の逆過程を辿ることによって再構築する。次に再構築された(ノイズが除去された)脳波を正値時間-周波数分布を用いて解析し、本方法の性能評価をする。最後に今後の指針についても簡単に触れる。
- 近畿大学の論文
- 2007-03-31
著者
-
中迫 昇
近畿大学生物理工学部
-
吉田 久
近畿大学生物理工学部
-
山脇 伸行
近畿大学生物理工学部電子システム情報工学科
-
吉田 久
近畿大学生物理工学部電子システム情報工学科近畿大学生物理工学部電子システム情報工学科
-
中迫 昇
近畿大学生物理工学部電子システム情報工学科
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