| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-03-09 09:20 スパイク列から連続時系列への変換を用いた入力情報の再構成 ○鈴木麻衣・黒田佳織・島田 裕・池口 徹（埼玉大）  NLP2009-159 |
|
| 抄録 | （和） | ニューロンから生成されるスパイク列は，ニューロンに対する入力時系列の情報を符号化したものである．本稿では，ハニング窓によるフィルタリングを用いてスパイク列を瞬時平均発火率を表す連続時系列に変換する手法を導入することで，ニューロンに対する入力情報の再構成を試みる．入力時系列として正弦波時系列，ラングフォード方程式の準周期時系列，ローレンツ方程式のカオス時系列，日本語母音「あ」の発音時系列を用いて，これらの入力時系列とスパイク列からの再構成時系列の比較実験を行った．その結果，入力時系列と再構成時系列の間に強い相関が見られた． |
| （英） | Neurons code input information and generate spike trains. The generated spike trains reflect the input information. In this report, we use the Hanning window to transform the spike trains to a continuous instantaneous firing-frequency time series. Then, we reconstruct hidden input information through this transformation. In the numerical simulations, we use periodic time series (sinusoidal wave), quasi-periodic time series generated from the Langford equations, and chaotic time series generated from the Lorenz equations. In addition, we use a real time series of a Japanese vowel /a/. Using the cross-correlation coefficient, we compare reconstructed time series with input time series. As a result, we find that strong correlation exists between the input time series and its reconstructed time series. | |
| キーワード | （和） | ニューロン / スパイク列 / ハニング窓 / 埋め込み / 時系列解析 / / / |
| （英） | neuron / spike train / Hanning window / embedding / time series analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 458, NLP2009-159, pp. 9-14, 2010年3月. | |
| 資料番号 | NLP2009-159 | |
| 発行日 | 2010-03-02 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2009-159 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2010-03-09 - 2010-03-10 |
| 開催地（和） | 上智大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2010-03-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スパイク列から連続時系列への変換を用いた入力情報の再構成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstruction of input information using transformation from spike train to continuous-time series |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューロン / neuron |
| キーワード(2)（和/英） | スパイク列 / spike train |
| キーワード(3)（和/英） | ハニング窓 / Hanning window |
| キーワード(4)（和/英） | 埋め込み / embedding |
| キーワード(5)（和/英） | 時系列解析 / time series analysis |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 麻衣 / Mai Suzuki / スズキ マイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒田 佳織 / Kaori Kuroda / クロダ カオリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 裕 / Yutaka Shimada / シマダ ユタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第4著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-03-09 09:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2009-159 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.458 |
| ページ範囲 | pp.9-14 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-03-02 (NLP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]