最近は様々な脳波計測デバイスが発売され、「脳波」を気軽に計測できるようになりましたが、計測されたデータが信頼に足るものかどうか、また計測した信号をどのように処理して、必要な情報を抽出したらよいか、まとまった解説はあまり見かけないように思います.
本講座では、主にブレイン・マシン・インタフェースの観点からこのような疑問に答えるものです.
- 脳波と脳波に混入する雑音
- 脳波測定の方法
- 筋電図
- 眼電図
- 脈波
- 電気雑音
- その他
- 前処理の方法
- ディジタルフィルタ
- フーリエ変換
- 主成分分析
- 独立成分分析
- 経験的モード分解
- 総合的な手法
- ブレイン・マシン・インタフェース (BMI)
- 運動想起型
- 視覚刺激型
- 聴覚刺激型
- 感覚刺激型
- 脳波のデコーディング~特徴抽出と識別
- 準備~線形代数,固有値・固有ベクトル
- 線形判別分析
- 共通空間バターン
- 正準相関分析
- スパースコーディング
- サポートベクトルマシン
- 今後の展望
- ビッグデータとディープラーニング
- 研究開発の進め方