FPGAを用いた脳波のパターン認識用EEGNet推論処理専用プロセッサの一方式

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/07/01

タイトル(英語): A Design of EEGNet based Inference Processor for Pattern Recognition of EEG using FPGA

著者名: 塚原　彰彦（東京電機大学 理工学部 電子工学系），安西　優貴（東京電機大学大学院 理工学研究科 電子・機械工学専攻），田中　慶太（東京電機大学大学院 理工学研究科 電子・機械工学専攻），内川　義則（東京電機大学大学院 理工学研究科 電子・機械工学専攻）

著者名(英語): Akihiko Tsukahara (Department of Electronic Engineering, Tokyo Denki University), Yuki Anzai (Graduate School of Electronic and Mechanical Engineering, Tokyo Denki University), Keita Tanaka (Graduate School of Electronic and Mechanical Engineering, Tokyo Denki University), Yoshinori Uchikawa (Graduate School of Electronic and Mechanical Engineering, Tokyo Denki University)

キーワード: ブレインマシンインターフェース，生体信号，FPGA　　brain-machine interface，biological signal，FPGA

要約(英語): In recent years, brain-machine interface (BMI) is attracting attention. BMI is a technology that enables machine operation using biological signals such as EEG. For further advancement of BMI technology, there is a need for advanced BMI devices. Therefore, the purpose of this study is development of BMI hardware specialized for handling EEG as an interface for human adaptive mechatronics (HAM) that know human’s state and operate according to the state. As one of the examinations, we are constructing a pattern recognition processor for EEG in real time on Field Programmable Gate Array (FPGA), which is an LSI that can reconfigure the processor. This paper reports on the designed EEGNet processor and the result of logic circuit simulation and implementation.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.7 （2020） 特集：2019年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 737-746 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/7/140_737/_article/-char/ja/