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脳波モデルを用いたReal-time集中状態判別器の実演と現状の稼働アルゴリズムの紹介

kenyu
June 18, 2019

 脳波モデルを用いたReal-time集中状態判別器の実演と現状の稼働アルゴリズムの紹介

第58回生体医工学会で発表した内容をスライドにまとめなおしました.
Duffing方程式でモデル化した脳波の振る舞いモデルを用いて,安静状態と集中状態を区別する仕組みです.学会で一度発表したので,内側のアルゴリズムを公開しています.

発表会当日は,脳波を用いて集中状態をリアルタイムで判別するデモンストレーションも行いました.

keywords: カオス,ダフィング振動子,逆問題,サポートベクターマシン(SVM)

kenyu

June 18, 2019
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  37.  ࢀߟࢿྉɿඇઢܗ47.ͷ݁Ռ ަࠩݕূ ඇઢܗαϙʔτϕΫλʔϚγϯͷ෼ྨ݁Ռ ·· x + A· x +

    Bx + Cx3 = D ɾͭͷಛ௃ྔɼͭ·ΓɼA - B, A - C, B - Cͷͭͷ৔߹ΛऔΓ্͛ɼͦΕͧΕʹ47.Λద༻ͯ҆͠੩ঢ়ଶͱूதঢ়ଶͷ൑ผʹ༻͍ͨ ɾͲͪΒͷ৔߹͍ʹ͓͍ͯ΋ɼ҆੩ঢ়ଶͱूதঢ়ଶͷ൑ผʹࡍཱͬͯ༏ҐͳϞσϧύϥϝʔλͷ૊Έ߹Θͤ͸ͳ͔ͬͨ ɾ͔͠͠Ͳͷ৔߹ʹ͓͍ͯ΋ɼͭͷλεΫʹ͓͚Δूதঢ়ଶͷ൑ผ͕΄ͱΜͲҎ্ͷਖ਼ղ཰Ͱ൑ผ͕ՄೳͰ͋Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨ
  38.  ࢀߟࢿྉɿඇઢܗ47.ͷ޻෉ Verification of a system to determine concentration state

    Running window Band Pass in sub-bands between 4 - 30 Hz IFFT Parameter identification ɾɾɾ Standardization Tree-dimensional polynomial mapping Train/Cross Validate SVM Classifier Standardization Tree-dimensional polynomial mapping Tree-dimensional polynomial mapping Tree-dimensional polynomial mapping Xstd = X − ¯ X σ Standardization ෼෍ฏۉ ඪ४ภࠩ (A, B) ɹ↓ ( 1, A, B, A2, AB, B2, A3, A2B, AB2, B3) Tree-dimensional polynomial mapping ɾଟ߲ࣜΧʔωϧ K(xi , xj ) = (xT i xj + 1)3 xi , xj xT i xj A B A B ࣍ݩ֦ு ࣸ ૾ ͷ ֓ ೦ ฏۉ஋෼ࢄͷσʔλ܊ʹଗ͑Δˠࣸ૾ ඪ४Խͱ࣍ݩͷଟ߲ࣜࣸ૾
  39.  ࢀߟࢿྉɿඇઢܗ47.ʹΑΔूத൑ผ 3FBMUJNFूதঢ়ଶ൑ผςετ ܭଌऴྃޙͷը૾ ҆੩ ෼ λΠϐϯάࢼݧ ෼ ϕωοη͕ग़͍ͯ͠Δ
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  40.  ࢀߟࢿྉɿ೴೾ͷ৽ͨͳ৘ใఏࣔʹ޲͚ͨऔΓ૊Έ ೴೾Λ࢖ͬͨ৽͍͠πʔϧͷ։ൃʹ޲͚ͯ ·· x + A · x +

    Bx + Cx3 = P cos(ωt + ϕ) ϦϥοΫε ूத ϦϥοΫε <Modeling> Modeling of EEG, 1DOF, no random term ूத ϦϥοΫε ɾਓؒঢ়ଶΛՄࢹԽͰ͖Δ
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