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J-GLOBAL ID：201702274205262876   整理番号：17A1920918

l_1 制約付き最小二乗法を用いた脳波からの運動識別のための周波数バンドと電極チャネル選択【Powered by NICT】

Frequency-band and electrode-channel selection for motion discrimination from electroencephalography using l₁ - constrained least squares

著者 (6件)： Nakatani Shintaro (Graduate School of Engineering, Tottori University, 4-101 Koyama-cho Minami, Tottori 680-8550, Japan) ,  Murakami Motoki (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, 2167 Shosha, Himeji, Hyogo 671-2201, Japan) ,  Araki Nozomu (Graduate School of Engineering, University of Hyogo, 2167 Shosha, Himeji, Hyogo 671-2201, Japan) ,  Sakurama Kazunori (Graduate School of Engineering, Tottori University, 4-101 Koyama-cho Minami, Tottori 680-8550, Japan) ,  Nishida Shinichiro (Graduate School of Engineering, Tottori University, 4-101 Koyama-cho Minami, Tottori 680-8550, Japan) ,  Mabuchi Kunihiko (Graduate School of Engineering, Tottori University, 4-101 Koyama-cho Minami, Tottori 680-8550, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMC  ページ： 2141-2145  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： 運動イメージまたは非侵襲的方法による運動状態を検出する,脳-マシンインタフェイス(BMI)の多くは,事象関連脱同期(ERD)現象を用いた。ERDはμ,β,θ,ガンマのような特定の周波数バンドの強度変化として知られている。しかし,それらは各ユーザからのわずかに異なるので,これらのバンドは厳密に定義できない。本研究では,各ユーザの周波数バンドと電着を特化する,弁別器の係数を得るために1I制約付き最小二乗学習を用いた。弁別器のこのパラメータはわずかである,それが識別用にのみいくつかの効率的な特徴を採用している。実験結果は,提案した方法が既存の方法よりも高い性能を得られることを示した。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： *周波数帯 ,  弁別器 ,  *最小二乗法 ,  電着 ,  *脳波 ,  学習
準シソーラス用語： 事象関連脱同期 ,  非侵襲 ,  運動イメージ ,  *チャネル選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 制約 ,  最小二乗法 ,  脳波 ,  運動 ,  識別 ,  周波数バンド ,  チャネル選択