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  1. 研究報告
  2. システム・アーキテクチャ(ARC)
  3. 2021
  4. 2021-ARC-243

OD-ICAを利用した圧縮センシング脳波計測フレームワークにおけるICAアルゴリズムの比較

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209250
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209250
0c9157c2-2a4b-4cff-9a68-242da1c2a3a7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ARC21243014.pdf IPSJ-ARC21243014.pdf (2.7 MB)
Copyright (c) 2021 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
ARC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-01-18
タイトル
タイトル OD-ICAを利用した圧縮センシング脳波計測フレームワークにおけるICAアルゴリズムの比較
タイトル
言語 en
タイトル Comparison of ICA Algorithms in the Compressed Sensing EEG Measurement Framework Using OD-ICA
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 アルゴリズム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
大阪大学工学研究科
著者所属
大阪大学工学研究科
著者所属
大阪大学工学研究科
著者所属
大阪大学工学研究科
著者所属(英)
en
The Graduate School of Engineering, Osaka University
著者所属(英)
en
The Graduate School of Engineering, Osaka University
著者所属(英)
en
The Graduate School of Engineering, Osaka University
著者所属(英)
en
The Graduate School of Engineering, Osaka University
著者名 奥村, 渡

× 奥村, 渡

奥村, 渡

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兼本, 大輔

× 兼本, 大輔

兼本, 大輔

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毎田, 修

× 毎田, 修

毎田, 修

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廣瀬, 哲也

× 廣瀬, 哲也

廣瀬, 哲也

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著者名(英) Wataru, Okumura

× Wataru, Okumura

en Wataru, Okumura

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Daisuke, Kanemoto

× Daisuke, Kanemoto

en Daisuke, Kanemoto

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Osamu, Maida

× Osamu, Maida

en Osamu, Maida

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Tetsuya, Hirose

× Tetsuya, Hirose

en Tetsuya, Hirose

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 無線型の脳波計測装置における軽量化及び長時間の測定を可能にするには,脳波計の消費電力削減が必要となる.そこで我々は圧縮センシングを用いることで無線脳波計測フレームワークにおける消費電力の削減を目指している.しかし圧縮センシングにおいて瞬きによるアーチファクトの混入は,圧縮した EEG を高い精度で復元する上で重大な課題となっている.そこで瞬きによるアーチファクトを取り除く方法として外れ値検知を用いた独立成分分析法 (OD-ICA) という方法が提案されている.本研究では OD-ICA に用いる 3 種類の独立成分分析アルゴリズムを比較検討し,本フレームワークに適したアルゴリズムを明らかにする.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Compressed sensing gives reduction of power consumption for electroencephalogram (EEG) measurement system. However, ocular artifacts(OA) for compressed EEG signals cause a serious problem in reconstruction of compressed EEG signal with high accuracy. Therefore, an independent component analysis method using outlier detection (OD-ICA) has been proposed as a method for removing OA. The purpose of this study is to compare and examine three types of independent component analysis algorithms used for OD-ICA and select an algorithm suitable for this framework.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10096105
書誌情報 研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)

巻 2021-ARC-243, 号 14, p. 1-5, 発行日 2021-01-18
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8574
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 18:34:37.907420
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