テンソル同時対角化によるサンプルの重み付けを用いた脳波識別(無線通信のための信号処理及び一般)
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概要
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共通空間パターン(CSP)法は,脳波を用いた脳マシンインターフェース(BMI)の有効な特徴抽出法として知られている.CSPを求めるには脳波の共分散行列を複数のトライアルで加算平均して得られる2つの共分散行列を必要とする.しかしながら,脳波は非定常な信号であるため,単純加算平均では,共分散行列を十分な精度で推定できずに,BMIにおける識別率の低下を招く場合がある.本稿では,CSPを求めることが,2つの共分散行列を同時対角化することと等価であることに着目する.そして,行列同時対角化を各トライアル毎のデータテンソルの同時対角化に拡張し,トライアル毎の重要度を決定する。運動想像時の脳波の識別実験により,提案手法の優位性を示す.
- 2013-01-24
著者
-
田中 聡久
東京農工大学
-
東 広志
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
-
田中 聡久
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
-
冨田 尚規
東京農工大学工学部電気電子工学科
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