著者

廣安 知之 西井 琢真 吉見 真聡 三木 光範 横内 久猛

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2010-MPS-80, no.24, pp.1-6, 2010-09-21

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本研究では,2 本以上の時系列データに対して類似部分の抽出手法を提案している.提案手法は,時系列データを再量子化し,文字列検索アルゴリズムを用いて類似部分を抽出する方法である.文字列検索アルゴリズムには,相同性検索を利用する.相同性検索を利用することで,将来,既存の並列アルゴリズムを利用することで高速に処理が可能である.数値実験を通じて,再量子化手法の違いによって抽出される類似部分にどのような差異が生まれるか検討した.また,既存の時系列データの距離測定手法である DTW とどの程度一致する類似部分を抽出するのかについて検討した.実データへの適用として,fNIRS を使った脳機能実験を行い,提案手法による時系列データの抽出を試みた.