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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-25 17:10 圧縮センシングを用いた低消費電力脳波計測フレームワークのサンプリング間隔に関する検討 ○岡部勇樹・兼本大輔（阪大）・望月智弥（山梨大）・毎田 修・廣瀬哲也（阪大）  VLD2020-53 CPSY2020-36 RECONF2020-72 |
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| 抄録 | （和） | 近年では被験者に不快感の少ない無線脳波測定デバイスに注目が集まっている. そのため, 無線脳波測定デバイスに搭載するバッテリの小型化を実現する必要があり, 回路の低消費電力化が求められている. そこで我々は圧縮センシングを用いた脳波計測フレームワークに関する検討を行っている. 今までの検討では圧縮センシングを行う際にランダム・アンダーサンプリングを用いたA/D変換を行い, 完全なランダムサンプリングを行ってきた. この手法は無線機の消費電力の大幅な削減が見込める. 本研究では実装回路におけるさらなる低消費電力化実現に向け, 圧縮センシングにおけるサンプリング間隔の制御方法の検討を行った. |
| （英） | In recent years, wireless EEG measurement devices that cause less discomfort to the subject have attracted much attention. Therefore, it is necessary to reduce the size of the battery installed in the wireless EEG measurement device, and low power consumption of the circuit is required. We are investigating compressed sensing EEG measurement framework. In the past, A/D conversion with random under sampling was used for compressing the data and complete random sampling was used for compressed sensing. This method is expected to significantly reduce the power consumption of wireless devices. In this study, we investigated a method to control the sampling interval in compressed sensing in order to achieve further reduction of power consumption in the implemented circuit. | |
| キーワード | （和） | 脳波 / 低消費電力 / 圧縮センシング / 独立成分分析 / ランダム行列 / / / |
| （英） | EEG / low-power consumption / Compressed Sensing / Independent Component Analysis / Random-Matrix / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 337, VLD2020-53, pp. 80-84, 2021年1月. | |
| 資料番号 | VLD2020-53 | |
| 発行日 | 2021-01-18 (VLD, CPSY, RECONF) | |
| ISSN | 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 | VLD2020-53 CPSY2020-36 RECONF2020-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY RECONF VLD IPSJ-ARC IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2021-01-25 - 2021-01-26 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | FPGA 応用および一般 |
| テーマ（英） | FPGA Applications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2021-01-CPSY-RECONF-VLD-ARC-SLDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 圧縮センシングを用いた低消費電力脳波計測フレームワークのサンプリング間隔に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Low Power EEG Measurement Using Compressed Sensing Consideration of the Sampling Interval |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(2)（和/英） | 低消費電力 / low-power consumption |
| キーワード(3)（和/英） | 圧縮センシング / Compressed Sensing |
| キーワード(4)（和/英） | 独立成分分析 / Independent Component Analysis |
| キーワード(5)（和/英） | ランダム行列 / Random-Matrix |
| 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） | 岡部 勇樹 / Yuki Okabe / オカベ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 兼本 大輔 / Daisuke Kanemoto / カネモト ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 望月 智弥 / Tomoya Mochizuki / モチズキ トモヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 山梨大学 (略称： 山梨大) Yamanashi University (略称： Yamanashi Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 毎田 修 / Osamu Maida / マイダ オサム |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 哲也 / Tetsuya Hirose / ヒロセ テツヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-25 17:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2020-53, CPSY2020-36, RECONF2020-72 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.337(VLD), no.338(CPSY), no.339(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.80-84 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-01-18 (VLD, CPSY, RECONF) |
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