文献

J-GLOBAL ID：201702294921902860   整理番号：17A0261737

独立成分分析に基づくサッケード信号サンプル最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Sample Optimization Algorithm of Saccade Signals Based on Independent Component Analysis

著者 (4件)： Lu Zhao (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of the Ministry of Education,Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology) ,  Lu Yu (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of the Ministry of Education,Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology) ,  Zhou Bengyan (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of the Ministry of Education,Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology) ,  Wu Xiaopei (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of the Ministry of Education,Anhui University, Co-Innovation Center for Information Supply and Assurance Technology)
資料名： Huanan Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huanan Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 44  号： 9  ページ： 32-40  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0597A  ISSN： 1000-565X  CODEN： HLDKEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 図(EOG)に基づく人間行動認識システムの性能を改善し,マルチタスクバックグラウンドにおけるサッケード信号認識の正確さを改善するために,独立成分分析(ICA)に基づくサッケード信号サンプル最適化アルゴリズムを提案した。まず第一に,本論文では,単一単一データを分析対象とし,独立成分の収集電極のマッピングモードに従って,独立成分の自動選択法を設計し,対応するICA空間フィルタを構築した。次に,オリジナルのEOGの線形投影の後の信号の認識精度を測定基準として使用して,干渉信号の除去を実現した。4種類のサッケード信号に対して「グループ内テスト」と「グループ間試験」を行い、実験結果により、経文の最適化後の識別正確率は%%と98.82%に達し、最適化前よりそれぞれ0.57%と0.83%向上した。提案したアルゴリズムは,サッケード信号のサンプルを効果的に最適化し,認識精度を改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *独立成分分析 ,  干渉 ,  空間フィルタ ,  *最適化
準シソーラス用語： 認識精度 ,  選択法 ,  *最適アルゴリズム ,  断続性運動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： electrooculogram ,  human activity recognition ,  independent component analysis ,  saccade related independent components

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 独立成分分析 ,  サッケード ,  信号サンプル ,  最適化アルゴリズム