独立成分分析に基づくP300波形の特徴抽出及び判別手法の検討

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  • A Study on feature extraction and discrimination of P300 wave based on ICA
  • ドクリツ セイブン ブンセキ ニ モトズク P300 ハケイ ノ トクチョウ チュウシュツ オヨビ ハンベツ シュホウ ノ ケントウ

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抄録

BCI (Brain Computer Interface) では，脳波の特徴を解析することで，人間とコンピュータが直接コミュニケーションを取ることが可能になる．本研究では，このBCIにおいて，事象関連電位の一種であるP300を特徴量に用い，ユーザが思考のみで文字入力を行うことができるP300 spellerを対象とする．脳波にP300が含まれるかを判別する手法として，SWLDA (StepWise Linear Discriminant Analysis) などのパターン認識手法が用いられる．しかしSWLDAでは，P300の特徴以外の情報も利用して分類を行っているため，計算に時間がかかる．このため，P300の特徴を捉えた分類を行うことで，計算時間を短縮できることが期待される．本研究では，独立成分分析を用いてP300の特徴を抽出する．このとき，複数電極間の特徴も同時に考慮できるようにする．

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