| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-07-11 16:45 ニューラルネットワークを用いたSN比の改善 ○陳 永健・芥川正武・木内陽介（徳島大）  MBE2009-37 |
|
| 抄録 | （和） | 本論文ではノイズを含まない教師信号を用いた一般的なニューラルネットワークフィルタとは異なり、ノイズを含んだ教師信号を用いたノイズ除去フィルタについて述べる．このフィルタでは、バックプロパゲーション型ニューラルネットワークにおける増分学習とバッチ学習を一緒に用いている。帯域通過フィルタ等の周波数フィルタとは異なり，本フィルタは信号本来の特徴は保ったまま雑音を除去することが可能である．シミュレーションの結果，改良型ε非線形フィルタとウェーブレット変換フィルタと一般的なニューラルネットワークフィルタと比較すると、SN比が低くなるほど提案法の方が高い雑音除去性能を示すことが分かった．最後、筋電を含む脳波に本手法を適用し，効果を確認した． |
| （英） | In this paper, a novel filter is proposed by applying neural network (NN) ensemble where the noisy input signal and the reference one are the same in a learning process. Both incremental and batch mode are applied in the learning process of NNs that is better than generalized NN filters. This NN ensemble filter not only well reduces additive and multiplicative white noise inside signals, but also preserves signals’ characteristics. It is proved that the reduction of noise using NN ensemble filter is better than the improved ε nonlinear filter, wavelet filter and generalized NN filters which consists of one or more NNs in incremental mode while signal to noise ratio is lower. In the clinical EEG and EMG signals processing, the filter is capable of removing surface EMG and reducing EMG in EEG, and it is proved that there is randomicity in surface EMG. | |
| キーワード | （和） | 加法と乗法雑音 / ニューラルネットワーク / フィルタ / 脳波 / 筋電 / / / |
| （英） | Additive and Multiplicative Noise / Neural Network / Filter / EEG / EMG / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 123, MBE2009-37, pp. 101-106, 2009年7月. | |
| 資料番号 | MBE2009-37 | |
| 発行日 | 2009-07-03 (MBE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2009-37 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE |
| 開催期間 | 2009-07-10 - 2009-07-11 |
| 開催地（和） | 徳島大学 |
| 開催地（英） | The University of Tokushima |
| テーマ（和） | ME一般 |
| テーマ（英） | ME in general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2009-07-MBE |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いたSN比の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Signal-to-noise Ratio Using Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 加法と乗法雑音 / Additive and Multiplicative Noise |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | フィルタ / Filter |
| キーワード(4)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(5)（和/英） | 筋電 / EMG |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 永健 / Yongjian Chen / チン エイケン |
| 第1著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima. (略称： Univ. of Tokushima.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 芥川 正武 / Masatake Akutagawa / アクタガワ マサタケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima. (略称： Univ. of Tokushima.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木内 陽介 / Yohsuke Kinouchi / キノウチ ヨウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima. (略称： Univ. of Tokushima.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-07-11 16:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2009-37 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.123 |
| ページ範囲 | pp.101-106 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-07-03 (MBE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]