{"product_id":"ieej-zt133035","title":"脳波を用いた把握運動の特徴解析とクラス分類","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-035\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成25年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2013\/03\/05\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eFeature Analysis and Classification of Human Grasp with EEG\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e川畑 良裕(金沢工業高等専門学校),藤島 悟志(金沢工業高等専門学校)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYoshihiro Kawabata(Kanazawa Technical College),Satoshi Fujishima(Kanazawa Technical College)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e脳波|把握運動|SVM|クラス分類\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e脳波（EEG）を用いて機器を操作する，ブレインマシンインタフェース（BMI）の実現には，測定されたEEGを高速かつ正確に認識する仕組みが必要となる．本研究では，安静時と把握運動（右手，左手）時のEEGの認識に，サポートベクターマシン（SVM）を適用し，その有用性を検証した．これまでの半分の特徴量によって表現されたデータセットに対しても，先行研究を上回る予測精度が得られた．また，10-fold cross validationによるデータセット全体への汎用性の検証も行い，EEGのSVMによるクラス分類実験の初期としては，良好な結果を得ることができた．今後は，低い予測精度となった右手把握時のデータ解析から予測精度向上を図ると伴に，認識に有用な特徴量の抽出も検討する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e281 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46399435014383,"sku":"IEEJ-ZT133035-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_0f6b0ff6-71a7-4bc2-ab8b-c3e8456ff6ef.png?v=1744898168","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt133035","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}