2024-03-28T17:34:54Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001774482023-04-27T10:00:04Z01164:02735:09079:09080
スケーラブルな信号源分離を用いた事象関連電位の解析jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00177414/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=177448&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan名古屋大学工学研究科計算理工学専攻名古屋大学工学研究科計算理工学専攻名古屋大学工学研究科計算理工学専攻西納, 修一吉川, 大弘古橋, 武スパース性を用いたブラインド信号源分離 (BSS) の手法を,脳波における事象関連電位の解析に応用する.スパース性を利用して信号源分離を行う場合,短時間フーリエ変換によって信号を時間周波数領域で扱い,局所的な時間周波数領域ごとに信号源を推定するのが一般的である.しかしながら,単一の事象関連電位が複数の時間周波数領域に分割されてしまうという問題があり,解析を困難にしていた.本稿では,時間周波数領域の隣接情報を利用することで,この問題を軽減する手法について検討する.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2017-MPS-11220122017-02-202188-88332017-02-13