脳波識別のための時空間フィルタバンクの最適設計(システムと信号処理及び一般)
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概要
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運動想像時脳波識別における特徴抽出のための複数のFIRフィルタと空間重み(時空間フィルタバンク)を設計する手法を提案する.脳波の特徴抽出においてはcommon spatial pattern(CSP)と呼ばれる空間重みを用いた特徴抽出法が有効であることが知られている.CSPは前処理としてバンドパスフィルタリングが必要であり,識別に最適な通過帯域は個人や測定環境に依存する.そこで,学習データから自動でフィルタのパラメータを求める手法がいくつか提案されている.しかし,それらのフィルタ決定法では1つのフィルタしか求められないため,μ波やβ波といった異なる周波数帯域・異なる部位で観測される複数の脳活動を効率的に抽出することができない.そこで,本論文は,学習データをより良く識別することができるフィルタバンクを設計し,この問題を解決する.提案法は,フィルタ係数と空間重みの両方を最適化パラメータとした評価関数を用い,フィルタ間におけるフィルタ係数の直交性という制約を導入することで,複数のFIRフィルタとそれに対応する空間重みの設計を可能にする.運動想像時脳波の識別において,提案法は既存手法を上回る識別率が得られた.また,実験によって,提案手法が運動想像に関連する脳活動を含む周波数帯域を自動で決定・抽出できることを示す.
- 2011-06-23
著者
-
田中 聡久
東京農工大学
-
田中 聡久
東京農工大学大学院共生科学技術研究院
-
東 広志
東京農工大学大学院工学府電気電子工学専攻
-
田中 聡久
東京農工大学大学院工学研究院
-
東 広志
東京農工大学大学院共生科学技術研究院先端電気電子部門
-
田中 聡久
東京農工大学大学院工学府電気電子工学専攻
-
東 広志
東京農工大学 大学院工学府 電気電子工学専攻
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