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研究会
発表日時
開催地
タイトル・著者
抄録
資料番号
MBE
,
IEE-MBE
(連催)
2023-06-16
14:35
北海道
北海道大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ウェーブレット係数集合を用いた成分波形抽出手法に基づく単チャネル表面筋電信号からの運動単位活動検出
○
永井秀利
(
九工大
)
MBE2023-10
筋が活動を成す際の基本単位は運動単位であるから,筋活動の分析は,本来であれば運動単位の活動に基づいてなされるべきである....
[more]
MBE2023-10
pp.4-9
MBE
,
MICT
(共催)
2020-01-25
14:40
熊本
KKRホテル熊本
表面筋電の特徴抽出のためのウェーブレット係数集合のシフト選択法
○
永井秀利
(
九工大
)
MICT2019-49 MBE2019-78
表面筋電信号の特徴分析のために一般的に用いられているRMS や平均パワー周波数などは,設定した窓区間の平均的な特性を表し...
[more]
MICT2019-49
MBE2019-78
pp.51-56
NC
,
MBE
(共催)
2019-12-06
09:45
愛知
豊橋技術科学大学
ウェーブレット解析を用いた線描画時における運動間欠性と眼球運動の関連性の解析
○
長田大和
・
福村直博
(
豊橋技科大
)
MBE2019-45 NC2019-36
目標追従運動のような持続的に腕を動かす運動を行う際,運動間欠性と呼ばれる不連続的な運動が非周期的に発生するが,具体的な発...
[more]
MBE2019-45
NC2019-36
pp.1-5
WIT
,
SP
(共催)
2019-10-27
10:30
鹿児島
第一工業大学 4号館1階大会議室
黙声孤立単音認識における表面筋電チャネルごとの活動開始位置推定時の曖昧さ低減
○
永井秀利
(
九工大
)
SP2019-32 WIT2019-31
黙声認識において,子音認識は難しい課題の一つである.連続発声では前後の発声が影響し合い,変化位置も不明瞭であるため,まず...
[more]
SP2019-32
WIT2019-31
pp.87-92
MBE
,
NC
(併催)
2018-03-14
13:10
東京
機械振興会館
表面筋電チャネル間における筋活動推移の類似性を用いた黙声日本語単音認識
○
永井秀利
(
九工大
)
MBE2017-104
表面筋電を用いた黙声認識において,子音の認識は大きな課題の一つである.子音には短時間で急激な活動変化をするものもあるため...
[more]
MBE2017-104
pp.119-124
IBISML
2016-11-16
15:00
京都
京都大学
[ポスター講演]深層学習によるWavelet解析画像を用いた楽器音の識別
○
江口 脩
・
田中 勝
・
藤木 淳
(
福岡大
)・
栗田多喜夫
(
広島大
)
IBISML2016-51
音楽情報処理において,楽曲解析をするために楽器音の計算機による解析は重要な研究課題である.楽曲は正の値により重みづけをさ...
[more]
IBISML2016-51
pp.45-49
MBE
,
NC
(併催)
2016-03-23
13:45
東京
玉川大学
表面筋電の冗長ウェーブレット係数に基づく筋活動の量的および質的特徴量の体系化
○
永井秀利
(
九工大
)
MBE2015-124
表面筋電は,身体活動の情報を非侵襲で捉える際に有用な情報の一つである.著者は従来の研究で,冗長ウェーブレット解析で得たウ...
[more]
MBE2015-124
pp.119-124
MBE
,
NC
(併催)
2015-12-19
13:00
愛知
名古屋工業大学
冗長ウェーブレット解析に基づく運動中の筋疲労の実時間評価手法
○
永井秀利
(
九工大
)
MBE2015-69
筋疲労の評価は,筋の状態を捉える際に重要な要素の一つである.特に,運動中の局所的な筋疲労をリアルタイムに評価することがで...
[more]
MBE2015-69
pp.37-42
MBE
2015-05-23
11:35
富山
富山県立大学
冗長ウェーブレット解析に基づく重心推移法による筋活動量評価手法
○
永井秀利
(
九工大
)
MBE2015-4
我々は従来の研究で,表情筋のように微弱で短時間で変化する表面筋電からの特徴抽出のため,重心推移法と呼ぶ手法を提案した.こ...
[more]
MBE2015-4
pp.15-20
HCS
,
HIP
(共催)
HI-SIGCOASTER
(連催)
[詳細]
2015-05-20
12:30
沖縄
沖縄産業支援センター
表面筋電のウェーブレット係数に基づく筋活動量評価値を用いた前腕多動作識別
○
吉村恭介
・
永井秀利
・
中村貞吾
(
九工大
)
HCS2015-28 HIP2015-28
我々は,筋電義手の開発を目指している.表面筋電のノイズ低減にはウェーブレット縮退の活用が効果的であることから,我々の従来...
[more]
HCS2015-28
HIP2015-28
pp.181-186
HCS
,
HIP
(共催)
HI-SIGCOASTER
(連催)
[詳細]
2015-05-20
14:50
沖縄
沖縄産業支援センター
表面筋電より推定する口形極点を活用した連続黙声母音認識
○
黒木菜緒
・
永井秀利
・
中村貞吾
(
九工大
)
HCS2015-37 HIP2015-37
我々は,声を出さずに発声された内容を口唇周辺の表面筋電信号に基づいて認識する黙声認識の研究を行っている.自然な発声では母...
[more]
HCS2015-37
HIP2015-37
pp.243-248
HCS
,
HIP
(共催)
HI-SIGCOASTER
(連催)
[詳細]
2015-05-20
15:15
沖縄
沖縄産業支援センター
ウェーブレット重心の推移特徴に基づく黙声変化位置検出と連続黙声認識での活用
○
永井秀利
・
金井田早紀
・
中村貞吾
(
九工大
)
HCS2015-38 HIP2015-38
我々は表面筋電に基づく黙声(いわゆる口パク)認識の研究を行っている.自然な発声は継続的に口唇形状を変化させつつ行われるた...
[more]
HCS2015-38
HIP2015-38
pp.249-254
MBE
,
NC
(併催)
2014-11-22
09:00
宮城
東北大学
ウェーブレット解析を用いた脳波の瞬目アーティファクト除去
○
藤原 徹
(
神心会
)
MBE2014-67
測定された脳波にフーリエ解析を用いることで、精神疾患の外来患者の脳波からα波の比率を推測することができ、これから患者のリ...
[more]
MBE2014-67
pp.47-50
MBE
2014-06-13
14:20
北海道
北海道大学
表面筋電信号に基づく黙声子音の発声変化位置候補検出のための一手法
○
金井田早紀
・
永井秀利
・
中村貞吾
(
九工大
)
MBE2014-22
我々は,声を出さずに発声(黙声,いわゆる口パク) された内容を,口唇から頸部にかけての表面筋電信号を用いて認識する研究を...
[more]
MBE2014-22
pp.45-50
EMM
,
ISEC
,
SITE
,
ICSS
(共催)
IPSJ-CSEC
,
IPSJ-SPT
(併催)
(連催)
[詳細]
2013-07-18
12:55
北海道
札幌コンベンションセンター
離散ウェーブレット変換によるIDSのログ分析手法に関する検討
○
木村知史
・
稲葉宏幸
(
京都工繊大
)
ISEC2013-14 SITE2013-9 ICSS2013-19 EMM2013-16
インターネットの普及に伴い,不正アクセスの被害が増大している.不正アクセスの被害を防止するため
の手段の一つとして,I...
[more]
ISEC2013-14
SITE2013-9
ICSS2013-19
EMM2013-16
pp.27-32
MBE
,
NC
(併催)
2013-03-14
14:05
東京
玉川大学
ウェーブレット解析を用いた運動間欠性の抽出手法の開発
○
井上康之
・
阪口 豊
(
電通大
)
NC2012-158
目標追従運動中のヒトの手の動きには運動間欠性と呼ばれる不連続的な運動が非周期的に現れる.このような不連続性が現れる原因を...
[more]
NC2012-158
pp.141-146
HCGSYMPO
(第二種研究会)
2012-12-10
- 2012-12-12
熊本
くまもと森都心プラザ
黙声認識における重心推移法に基づく差分推移を活用した発声時筋活動変化の抽出手法
○
永井秀利
・
金井田早紀
・
宮武一志
・
中村貞吾
(
九工大
)
我々は,声を出さずに発声(黙声,いわゆる口パク)された内容を,口唇から頸部の表面筋電により認識する研究を行っている.自然...
[more]
AP
2012-01-19
10:15
福岡
九州工業大学
ウェーブレット解析に基づく伝搬損失推定モデルの精度評価法の提案
○
今井哲朗
(
NTTドコモ
)
AP2011-161
これまで,伝搬損失を推定するための多くのモデルが提案されている.一般的にモデルの推定精度は平均化された実測値との比較より...
[more]
AP2011-161
pp.85-90
TL
2008-12-13
15:45
鳥取
鳥取大学
会議アーカイブのための発話様式分析ツール
○
西本大智
・
東新順一
・
竹内和広
(
阪電通大
)
TL2008-48
(事前公開アブストラクト) 現在、会議分析を行うために、会議参加者のやりとりの文字おこしに残る情報だけでなく、その様式を...
[more]
TL2008-48
pp.25-30
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