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J-GLOBAL ID：202202269048461875   整理番号：22A0854053

若い子供のストレスレベルを監視するためのDWT特徴を用いた覚醒状態分析【JST・京大機械翻訳】

Arousal valence state analysis using DWT features for monitoring stress levels in young kids

著者 (3件)： Anupama J (Visvesvaraya Technological University,Department of Electrical Engineering,Belagavi,Karnataka) ,  Cyril Prasanna Raj P (Cambridge Institute of Technology,Department of Electronics and Communication Engineering,Bangalore,Karnataka) ,  Elangovan K. (Er. PerumalManimekalai College of Engineering,Department of Mechanical Engineering,Hosur,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSSIT  ページ： 1507-1518  発行年： 2022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： 生物学的脳波の助けによるヒトストレスの分析は,ますます魅力的な研究領域になっている。本研究では,離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて,若いコッドの応力解析のための脳波(EEG)データの特徴抽出を行った。単一電極と参照電極を有するNeuroskymind波移動読取装置から256Hzのサンプリング速度でEEGデータを取得した。5つの試験被験者を,4歳から8歳までの本研究のために選択した。感情の3つの状態を,この実験,すなわち,正常,happy,およびタスクに割り当てた。異なるフィルタを用いて原子価状態解析を行い,最良のフィルタを選択した。本研究では,覚醒原子価状態解析を,db2,bior4.4,bior2.2,haarのような様々なフィルタを用いて実行した。各感情的状態から抽出したDWT特徴を比較し,パワースペクトル密度(PSD)レベルがすべての被験者においてhappy状態に対してより高いことを推論する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応力解析 ,  フィルタ ,  脳波 ,  特徴抽出 ,  ヒト ,  基準電極 ,  子供 ,  *覚醒 ,  パワースペクトル密度
準シソーラス用語： *覚醒状態 ,  被験者 ,  サンプリング速度 ,  離散ウェーブレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 子供 ,  ストレス ,  DWT ,  覚醒 ,  状態分析