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J-GLOBAL ID：201702264534493283   整理番号：17A1034097

スパース共通空間フィルタによるEEGチャネル最適化【Powered by NICT】

EEG channel optimization via sparse common spatial filter

著者 (3件)： Zhou Quan (College of Internet of Things Engineering, Hohai University, Changzhou, China) ,  Jiang Aimin (College of Internet of Things Engineering, Hohai University, Changzhou, China) ,  Liu Xiaofeng (College of Internet of Things Engineering, Hohai University, Changzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 900-903  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,EEG信号のチャネルを選択最適に新しいスパース共通空間パターン(CSP)アルゴリズムを提案した。従来のCSP,1クラスにおける信号の分散を最大化し,他のクラスの信号の分散を最小化すると比較して,分類精度は二種類の信号の分散の比は低い制限されるという制約により保証される。,フィルタ係数のl_1ノルムを最小化することによって達成されるスパース空間フィルタとEEG信号のチャネルをさらに最適化することができる。元の非凸最適化問題である半正定値計画(SDP)に緩和され,これはよく発達した数値解法により効率的に解くことができる。実験結果は,提案したアルゴリズムは,分類精度の1%減少しただけで約50%チャンネルを同定し,廃棄できることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  *透視図法 ,  *空間フィルタ ,  数値解法 ,  アルゴリズム ,  ノルム ,  *チャネル
準シソーラス用語： 非凸最適化問題 ,  フィルタ係数 ,  分類精度 ,  空間パターン ,  脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 空間フィルタ ,  EEG ,  チャネル ,  最適化