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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. ネットワーク

脳波信号のノイズの有無の判別において有効な脳波指標の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230409
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230409
c466c6dd-d5d1-49ef-888b-8896e53758fb
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-1ZB-08.pdf IPSJ-Z85-1ZB-08.pdf (427.7 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 脳波信号のノイズの有無の判別において有効な脳波指標の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
芝浦工大
著者所属
芝浦工大
著者名 鈴木, 圭

× 鈴木, 圭

鈴木, 圭

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菅谷, みどり

× 菅谷, みどり

菅谷, みどり

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 脳波信号の解析の際に,ノイズを除去することが重要である.その手法として,脳波信号の特徴を定量化した指標を算出し,その指標をもとにノイズの有無を判別することで,当該データを分析対象から外す手法が存在する.しかし,どの指標がノイズの有無の判別に有効であるのか評価が十分ではない.そこで,本研究ではこれを明らかにすることを目的とした.評価にあたり、複数の種類や強さのノイズを作成し,これらのノイズが含まれているか否かを判別するモデルを機械学習により構築した.そして,構築したモデルを分析することで,ノイズの有無の判別に有効である指標を分析した.その結果、Hjorth complexityなどの指標が有効であることが示唆された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 285-286, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:09:34.498888
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