脳波のチャネル間相関の事前分布を利用した確率的目的成分強調
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概要
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脳波の振幅は非常に小さく,外部からのアーチファクト混入に対しても極めて脆弱であるため,そのままでは特徴を分析するのが難しい脳波の S/N 比を向上させるために,加算平均法や独立成分分析を用いるのが一般的である.加算平均法はリアルタイム処理が行えなくなる等の問題が生じる一方,独立成分分析には分離可能な信号源の数に問題がある.音源分離の分野では,脳波の観測を時間周波数領域上の確率モデルで仮定し,最尤推定で得られたパラメタを用いて設計されたマルチチヤネルウイーナーフイルタにより信号分離を行う手法が提唱された.この手法に対し,本研究では事前の脳波計測により,パラメタの 1 つである空間相関行列に関する事前知識を獲得し,事前分布として定式化することによりパラメタ推定の精度向上を図った.強調精度の評価のため波形のハパターン認識を行い,事前知識の導入により強調精度が向上することを示した.
- 2014-06-18
著者
-
戸田 智基
奈良先端科学技術大学院大学
-
Graham Neubig
奈良先端科学技術大学院大学
-
中村 哲
奈良先端科学技術大学院大学
-
Sakriani Sakti
奈良先端科学技術大学院大学
-
真木 勇人
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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