講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-02-01 13:50
テンソル同時対角化によるサンプルの重み付けを用いた脳波識別 ○冨田尚規・東 広志・田中聡久(東京農工大) SIP2012-107 RCS2012-264 |
抄録 |
(和) |
共通空間パターン(CSP)法は,脳波を用いた脳マシンインターフェース(BMI)の有効な特徴抽出法として知られている.CSPを求めるには脳波の共分散行列を複数のトライアルで加算平均して得られる2つの共分散行列を必要とする.しかしながら,脳波は非定常な信号であるため,単純加算平均では,共分散行列を十分な精度で推定できずに,BMIにおける識別率の低下を招く場合がある.本稿では,CSPを求めることが,2つの共分散行列を同時対角化することと等価であることに着目する.そして,行列同時対角化を各トライアル毎のデータテンソルの同時対角化に拡張し,トライアル毎の重要度を決定する.運動想像時の脳波の識別実験により,提案手法の優位性を示す. |
(英) |
We present a novel method based on joint tensor diagonalization for estimating the covariance matrix of EEG data during a mental task to find common spatial patterns (CSP) which are widely used for feature extraction in brain machine interfacing (BMI). For the same mental task, we measure an multichannel EEG several times and obtain the corresponding covariance matrix, which will be averaged over all the trials to determine the covariance matrix. We propose to use a weighted average instead of the simple (uniform) averaging. The weight coefficients are found by joint diagonalization of data tensor composing of EEG data at several trials for the same task. The underlying idea behind this method is motivated by the fact that finding a CSP is equivalent to joint diagonalization of two covariance matrices of different tasks. Numerical experiment of motor imagery (MI) classification supports the analysis. |
キーワード |
(和) |
脳マシンインターフェース / 脳信号処理 / 共通空間パターン / テンソル代数 / 同時対角化 / / / |
(英) |
Brain machine interfaces / EEG signal processing / common spatial pattern / tensor algebra / joint diagonalization / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 423, SIP2012-107, pp. 153-158, 2013年1月. |
資料番号 |
SIP2012-107 |
発行日 |
2013-01-24 (SIP, RCS) |
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 |
SIP2012-107 RCS2012-264 |