JP3468554B2 - 振動データ解析方法及び装置 - Google Patents
振動データ解析方法及び装置Info
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Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は信号解析方法に係わり、
特に脳電気生理において得られる脳電位振動データの解
析方法に関する。
特に脳電気生理において得られる脳電位振動データの解
析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、生物が刺激に対して情報処理を
行う場合には、脳電位振動の振動パターンが変化する。
従って、生物の情報処理過程を解明するには脳の情報処
理過程を推論する必要があり、脳電気生理において得ら
れる脳電位振動の時系列データの解析が極めて重要とな
る。
行う場合には、脳電位振動の振動パターンが変化する。
従って、生物の情報処理過程を解明するには脳の情報処
理過程を推論する必要があり、脳電気生理において得ら
れる脳電位振動の時系列データの解析が極めて重要とな
る。
【０００３】脳電位振動の振動パターンを特徴付けるパ
ラメータは振動の周期と各振動波形であるが、従来は、
生体から直接得られる振動データを用いて振動パターン
の変化の解析を行っていた。しかしながら、その振動パ
ターンの変化は微妙なものが多く、人によって判断が異
なっていた。従って、生物に与える刺激と振動パターン
の変化の関係を定量的に解析する必要がある。
ラメータは振動の周期と各振動波形であるが、従来は、
生体から直接得られる振動データを用いて振動パターン
の変化の解析を行っていた。しかしながら、その振動パ
ターンの変化は微妙なものが多く、人によって判断が異
なっていた。従って、生物に与える刺激と振動パターン
の変化の関係を定量的に解析する必要がある。
【０００４】一般に、各種の信号データの解析にはいわ
ゆるフーリエ変換を中心するデータ解析方法が用いられ
ることが多い。しかしながら、脳電位振動データのよう
に周期的でなくかつ定常的でないデータについて、従来
のフーリエ変換等の定常データを対象としたデータ解析
方法を適用するのは、定量的議論をする上で無理があ
り、定性的な議論に偏りがちであった。
ゆるフーリエ変換を中心するデータ解析方法が用いられ
ることが多い。しかしながら、脳電位振動データのよう
に周期的でなくかつ定常的でないデータについて、従来
のフーリエ変換等の定常データを対象としたデータ解析
方法を適用するのは、定量的議論をする上で無理があ
り、定性的な議論に偏りがちであった。
【０００５】そこで、このような非周期かつ非定常デー
タをも扱うことができる手法として、いわゆるウェーブ
レット変換による方法が近年注目されている。この方法
によれば、原理的には、振動の周期や振動波形の時間的
変化を定量的に扱える変換を行うことができる。
タをも扱うことができる手法として、いわゆるウェーブ
レット変換による方法が近年注目されている。この方法
によれば、原理的には、振動の周期や振動波形の時間的
変化を定量的に扱える変換を行うことができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ウェーブレット変換による方法では、脳電位振動データ
の変化を変換結果から直接定量分析できる程度にまで十
分な変換は行うことができず、生物に与える刺激と振動
パターンの変化の関係を脳電位振動データから定量的に
解析することが困難であった。
ウェーブレット変換による方法では、脳電位振動データ
の変化を変換結果から直接定量分析できる程度にまで十
分な変換は行うことができず、生物に与える刺激と振動
パターンの変化の関係を脳電位振動データから定量的に
解析することが困難であった。
【０００７】この発明は、係る課題を解決するためにな
されたものであり、電位振動データの振動パターンを定
量的に解析することができる方法及び装置を提供するこ
とを目的とする。
されたものであり、電位振動データの振動パターンを定
量的に解析することができる方法及び装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明に係
る振動データの解析方法は、得られた電位振動の時系列
データをディジタル変換するＡ／Ｄ変換ステップと、デ
ィジタル変換された電位振動データについて、所定の数
値計算によりデータ変換を行う演算ステップと、変換さ
れたデータを出力する出力ステップと、を含み、前記演
算ステップは、少なくとも、(i) 前記Ａ／Ｄ変換ステッ
プでディジタル変換された電位振動の時系列データを読
み込むステップと、(ii)基本ウェーブレットデータ列を
読み込むステップと、(iii) 読み込んだ基本ウェーブレ
ットデータ列を所定のルールに従って並び換えるステッ
プと、(iv)読み込んだ時系列データと並び変えた基本ウ
ェーブレットデータ列との内積を計算するステップと、
を含むことを特徴とするものである。
る振動データの解析方法は、得られた電位振動の時系列
データをディジタル変換するＡ／Ｄ変換ステップと、デ
ィジタル変換された電位振動データについて、所定の数
値計算によりデータ変換を行う演算ステップと、変換さ
れたデータを出力する出力ステップと、を含み、前記演
算ステップは、少なくとも、(i) 前記Ａ／Ｄ変換ステッ
プでディジタル変換された電位振動の時系列データを読
み込むステップと、(ii)基本ウェーブレットデータ列を
読み込むステップと、(iii) 読み込んだ基本ウェーブレ
ットデータ列を所定のルールに従って並び換えるステッ
プと、(iv)読み込んだ時系列データと並び変えた基本ウ
ェーブレットデータ列との内積を計算するステップと、
を含むことを特徴とするものである。
【０００９】請求項２記載の発明に係る振動データの解
析装置は、被測定対象から電位振動の時系列データを得
るデータ取得手段と、得られた電位振動データをディジ
タル変換するＡ／Ｄ変換手段と、ディジタル変換された
電位振動データについて、所定の数値計算によりデータ
変換を行う演算手段と、変換されたデータを出力する出
力手段と、を備え、前記演算手段は、少なくとも、(i)
前記アナログ・ディジタル変換手段によりディジタル変
換された電位振動の時系列データを読み込む手段と、(i
i)基本ウェーブレットデータ列を読み込む手段と、(ii
i) 読み込んだ基本ウェーブレットデータ列を所定のル
ールに従って並び換える手段と、(iv)読み込んだ時系列
データと並び変えた基本ウェーブレットデータ列との内
積を計算する演算手段と、を具備することを特徴とする
ものである。
析装置は、被測定対象から電位振動の時系列データを得
るデータ取得手段と、得られた電位振動データをディジ
タル変換するＡ／Ｄ変換手段と、ディジタル変換された
電位振動データについて、所定の数値計算によりデータ
変換を行う演算手段と、変換されたデータを出力する出
力手段と、を備え、前記演算手段は、少なくとも、(i)
前記アナログ・ディジタル変換手段によりディジタル変
換された電位振動の時系列データを読み込む手段と、(i
i)基本ウェーブレットデータ列を読み込む手段と、(ii
i) 読み込んだ基本ウェーブレットデータ列を所定のル
ールに従って並び換える手段と、(iv)読み込んだ時系列
データと並び変えた基本ウェーブレットデータ列との内
積を計算する演算手段と、を具備することを特徴とする
ものである。
【００１０】
【作用】この発明では、基本ウェーブレットデータ列を
所定のルールに従って並び換えたうえで、これとディジ
タル変換された電位振動の時系列データとの内積が計算
され、出力される。
所定のルールに従って並び換えたうえで、これとディジ
タル変換された電位振動の時系列データとの内積が計算
され、出力される。
【００１１】
【実施例】以下図面に基づき本発明を詳細に説明する。
本実施例では、本発明の振動データ解析方法をナメクジ
の脳電位振動データに適用するために構成された脳電位
振動解析装置を例に説明する。
本実施例では、本発明の振動データ解析方法をナメクジ
の脳電位振動データに適用するために構成された脳電位
振動解析装置を例に説明する。
【００１２】図１は、本発明の一実施例における脳電位
振動データ解析装置の全体構成を表わしたものである。
この装置は、ナメクジの脳電位の振動を測定するための
電位振動測定器１１と、この電位振動測定器１１から得
られたアナログの脳電位振動データをディジタル値に変
換するアナログ・ディジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ１２
と、このＡ／Ｄコンバータ１２から出力される脳電位の
時系列データｆ（ｔi）に対して所定の数値計算を行う
ことでデータ変換を行う演算部１３と、この演算部１３
から出力された結果を画面上に出力するＣＲＴディスプ
レイ１４と、演算部１３から出力された結果をプリント
出力するためのプリンタ１５と、演算部１３における数
値計算に必要な演算パラメータ等を入力するためのキー
ボード１６と、数値計算に必要な後述する基本ウェーブ
レットデータ列（基本ウェーブレット基底関数）の数値
データが格納されたメモリ１７と、により構成されてい
る。
振動データ解析装置の全体構成を表わしたものである。
この装置は、ナメクジの脳電位の振動を測定するための
電位振動測定器１１と、この電位振動測定器１１から得
られたアナログの脳電位振動データをディジタル値に変
換するアナログ・ディジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ１２
と、このＡ／Ｄコンバータ１２から出力される脳電位の
時系列データｆ（ｔi）に対して所定の数値計算を行う
ことでデータ変換を行う演算部１３と、この演算部１３
から出力された結果を画面上に出力するＣＲＴディスプ
レイ１４と、演算部１３から出力された結果をプリント
出力するためのプリンタ１５と、演算部１３における数
値計算に必要な演算パラメータ等を入力するためのキー
ボード１６と、数値計算に必要な後述する基本ウェーブ
レットデータ列（基本ウェーブレット基底関数）の数値
データが格納されたメモリ１７と、により構成されてい
る。
【００１３】図２は、本実施例で測定対象としたナメク
ジの脳電位振動を測定するための配置図を表したもので
あり、図１の電位振動測定器１１及びその周辺構成部に
対応する。この図に示すように、接地された生理食塩水
２２を入れた容器２１内にナメクジの脳神経節２３を置
き、隔壁２８の穴を通して神経束２４を別の部屋まで延
ばし、この部屋に匂い受容部である嗅上皮２５を置く。
脳神経節２３に差し込まれた吸引式の測定電極２６は、
参照電極２７とともに前置増幅器３１に接続される。脳
神経節２３には微弱な一定の脳電位振動が生じており、
嗅上皮２５に匂い刺激が与えられると、この電位振動が
変化する。これらは前置増幅器３１に入力され増幅され
る。前置増幅器３１の出力はＰＣＭレコーダ３２を経て
Ａ／Ｄコンバータ１２でディジタル変換され、図１の演
算部１３に入力される。
ジの脳電位振動を測定するための配置図を表したもので
あり、図１の電位振動測定器１１及びその周辺構成部に
対応する。この図に示すように、接地された生理食塩水
２２を入れた容器２１内にナメクジの脳神経節２３を置
き、隔壁２８の穴を通して神経束２４を別の部屋まで延
ばし、この部屋に匂い受容部である嗅上皮２５を置く。
脳神経節２３に差し込まれた吸引式の測定電極２６は、
参照電極２７とともに前置増幅器３１に接続される。脳
神経節２３には微弱な一定の脳電位振動が生じており、
嗅上皮２５に匂い刺激が与えられると、この電位振動が
変化する。これらは前置増幅器３１に入力され増幅され
る。前置増幅器３１の出力はＰＣＭレコーダ３２を経て
Ａ／Ｄコンバータ１２でディジタル変換され、図１の演
算部１３に入力される。
【００１４】以上のような構成の脳電位振動データ解析
装置の動作を説明する。まず、図３とともに、データ変
換処理全体の流れを説明する。
装置の動作を説明する。まず、図３とともに、データ変
換処理全体の流れを説明する。
【００１５】図３において、電位振動測定器１１からナ
メクジの脳電位振動時系列データが入力されると（ステ
ップＳ１０１）、Ａ／Ｄ変換器１２はこのアナログデー
タをディジタル値に変換し（ステップＳ１０２）、演算
部１３に出力する。
メクジの脳電位振動時系列データが入力されると（ステ
ップＳ１０１）、Ａ／Ｄ変換器１２はこのアナログデー
タをディジタル値に変換し（ステップＳ１０２）、演算
部１３に出力する。
【００１６】演算部１３では、メモリ１７に格納された
基本ウェーブレットデータ列を所定のルールで並べ換え
た上で、これとディジタル変換された脳電位振動時系列
データとの内積を計算することにより、脳電位振動時系
列データの変換（ここでは、この変換を擬ウェーブレッ
ト変換と呼ぶことにする）を行い（ステップＳ１０
３）、その結果を出力する（ステップＳ１０４）。出力
されたデータは、ＣＲＴディスプレイ１４あるいはプリ
ンタ１５により出力表示される（ステップＳ１０５）。
そして、この変換結果から、脳電位振動の振動パターン
の変化のパラメータが定量的に抽出可能となる（ステッ
プＳ１０６）。
基本ウェーブレットデータ列を所定のルールで並べ換え
た上で、これとディジタル変換された脳電位振動時系列
データとの内積を計算することにより、脳電位振動時系
列データの変換（ここでは、この変換を擬ウェーブレッ
ト変換と呼ぶことにする）を行い（ステップＳ１０
３）、その結果を出力する（ステップＳ１０４）。出力
されたデータは、ＣＲＴディスプレイ１４あるいはプリ
ンタ１５により出力表示される（ステップＳ１０５）。
そして、この変換結果から、脳電位振動の振動パターン
の変化のパラメータが定量的に抽出可能となる（ステッ
プＳ１０６）。
【００１７】次に、演算部１３における数値計算の内容
を図４とともにさらに詳細に説明する。
を図４とともにさらに詳細に説明する。
【００１８】図４において、まず、Ａ／Ｄコンバータ１
２から脳電位振動時系列データｆ（ｊ）を読み込むとと
もに（ステップＳ２０１）、メモリ１７から基本ウェー
ブレットデータ列ｇ（ｉ）を読み込む（ステップＳ２０
２）。ここに、ｆ（ｊ）は、例えば図５に示すようなデ
ィジタル変換された時間対電位データであり、ｊはサン
プリングポイントを示す整数である。ここで、ＤＴＴ＝
１／（サンプリング周波数）とすると、ｊ＝〔ｔ／ＤＴ
Ｔ〕である。従って、例えばサンプリング周波数が１Ｋ
Ｈｚとすると、データの時刻１０秒はｊ＝１００００に
対応する。
２から脳電位振動時系列データｆ（ｊ）を読み込むとと
もに（ステップＳ２０１）、メモリ１７から基本ウェー
ブレットデータ列ｇ（ｉ）を読み込む（ステップＳ２０
２）。ここに、ｆ（ｊ）は、例えば図５に示すようなデ
ィジタル変換された時間対電位データであり、ｊはサン
プリングポイントを示す整数である。ここで、ＤＴＴ＝
１／（サンプリング周波数）とすると、ｊ＝〔ｔ／ＤＴ
Ｔ〕である。従って、例えばサンプリング周波数が１Ｋ
Ｈｚとすると、データの時刻１０秒はｊ＝１００００に
対応する。
【００１９】次に、基本ウェーブレットデータ列ｇ
（ｉ）を、次のルールに従って並び換える（ステップＳ
２０３）。
（ｉ）を、次のルールに従って並び換える（ステップＳ
２０３）。
【００２０】
並び換え前 並び換え後
ｇI （ｋ） −−＞ ｔ（２ｋ−１）
５．０−ｔ（２５１＋ｋ）−−＞ ｔ（２ｋ）
ｇI （２５０＋ｋ） −−＞ ｇR （２ｋ−１）
ｔ（２５１＋ｋ） −−＞ ｇR （２ｋ）
２５１＋ｋ −−＞ ｇI （２ｋ−１）
ｇR （２ｋ） −−＞ ｇI （２ｋ）
ここに、ｇR （ｋ）、ｇI （ｋ）はそれぞれ、ウェーブ
レット変換の基底関数となる基本ウェーブレットデータ
列ｇ（ｉ）の実部及び虚部を示し、例えば図６に示すよ
うな形の局在関数を用いることができる。ここに、ｋ＝
整数である。なお、後述する内積計算に際しては、基本
ウェーブレットデータ列ｇ（ｉ）のデータポイントｉを
時間ｔのスケールに合わせ込む必要があり、これを次の
（１）式を用いて行う。
レット変換の基底関数となる基本ウェーブレットデータ
列ｇ（ｉ）の実部及び虚部を示し、例えば図６に示すよ
うな形の局在関数を用いることができる。ここに、ｋ＝
整数である。なお、後述する内積計算に際しては、基本
ウェーブレットデータ列ｇ（ｉ）のデータポイントｉを
時間ｔのスケールに合わせ込む必要があり、これを次の
（１）式を用いて行う。
【００２１】
ｔ（ｉ）＝（ｉ／５００）−０．５ ……（１）
次に、上記ルールに従って並べ換えが行われたウェーブ
レットデータ列ｇ（ｉ）と脳電位振動時系列データｆ
（ｊ）との内積計算を、次の（２）、（３）式に従って
ｉについて行う（ステップＳ２０４）。
レットデータ列ｇ（ｉ）と脳電位振動時系列データｆ
（ｊ）との内積計算を、次の（２）、（３）式に従って
ｉについて行う（ステップＳ２０４）。
【００２２】
ＴR （ｍ，ｋ）＝ΣｆJ （ｍ，ｋ，ｉ）・ｇR （ｉ）・〔ｔ（ｍ，ｋ，ｉ）−
ｔ（ｍ，ｋ，ｉ−１）〕……（２）
ＴI （ｍ，ｋ）＝ΣｆJ （ｍ，ｋ，ｉ）・ｇI （ｉ）・〔ｔ（ｍ，ｋ，ｉ）−
ｔ（ｍ，ｋ，ｉ−１）〕……（３）
ここに、ＴR （ｍ，ｋ）、ＴI （ｍ，ｋ）はそれぞれ、
実部ｇR （ｉ）及び虚部ｇI （ｉ）についての変換値で
あり、 ｔ（ｍ，ｋ，ｉ）＝ｔ（ｉ）／ｓ（ｍ）＋ｔＳ（ｋ）， ｆJ （ｍ，ｋ，ｉ）＝ｆ（ｊ）， ｊ＝〔ｔ（ｍ，ｋ，ｉ）／ＤＴＴ〕， である。ただし、ｓ（ｍ）はスケール変数、ｔＳ（ｋ）
はシフト変数、ｍは整数である。
実部ｇR （ｉ）及び虚部ｇI （ｉ）についての変換値で
あり、 ｔ（ｍ，ｋ，ｉ）＝ｔ（ｉ）／ｓ（ｍ）＋ｔＳ（ｋ）， ｆJ （ｍ，ｋ，ｉ）＝ｆ（ｊ）， ｊ＝〔ｔ（ｍ，ｋ，ｉ）／ＤＴＴ〕， である。ただし、ｓ（ｍ）はスケール変数、ｔＳ（ｋ）
はシフト変数、ｍは整数である。
【００２３】そして、（２），（３）式から、次の
（４）式により位相成分θ（ｍ，ｋ）を計算し、その結
果を出力する（ステップＳ２０５）。
（４）式により位相成分θ（ｍ，ｋ）を計算し、その結
果を出力する（ステップＳ２０５）。
【００２４】
θ（ｍ，ｋ）＝（１／π）ｔａｎ-1〔ＴI （ｍ，ｋ）／ＴR （ｍ，ｋ）〕
……（４）
次に、以上の手順によりデータ変換を行った結果を図７
〜図１５とともに説明する。
〜図１５とともに説明する。
【００２５】図７〜図９は、ナメクジに匂い刺激を与え
ない状態で得られた脳電位振動データを変換した結果を
表したものである。ここで、図７（Ａ）は変換前の脳電
位振動データを示し、同図（Ｂ）はこれを擬ウェーブレ
ット変換して得られたデータである。（Ｂ）において、
横軸はシフト変数ｔＳ（ｋ）、縦軸はスケール変数ｓ
（ｍ）を示す。また、色の濃淡は位相成分θの高低を示
し、濃い所ほど低く、薄い所ほど高くなっていることを
示す。また、図８（Ａ）及び（Ｂ），（Ｃ），（Ｄ）は
それぞれ、図７（Ｂ）の（１−ａ），（１−ｂ），（１
−ｃ）における断面を示す。ここに、（Ｂ）は（Ａ）の
底部を高さ軸θ方向に拡大して表したものである。そし
て、図９は図７（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図であ
る。
ない状態で得られた脳電位振動データを変換した結果を
表したものである。ここで、図７（Ａ）は変換前の脳電
位振動データを示し、同図（Ｂ）はこれを擬ウェーブレ
ット変換して得られたデータである。（Ｂ）において、
横軸はシフト変数ｔＳ（ｋ）、縦軸はスケール変数ｓ
（ｍ）を示す。また、色の濃淡は位相成分θの高低を示
し、濃い所ほど低く、薄い所ほど高くなっていることを
示す。また、図８（Ａ）及び（Ｂ），（Ｃ），（Ｄ）は
それぞれ、図７（Ｂ）の（１−ａ），（１−ｂ），（１
−ｃ）における断面を示す。ここに、（Ｂ）は（Ａ）の
底部を高さ軸θ方向に拡大して表したものである。そし
て、図９は図７（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図であ
る。
【００２６】図１０〜図１２は、ナメクジに匂い刺激を
与えた前後において得られた脳電位振動データを変換し
た結果を表したものである。ここで、図１０（Ａ）は変
換前の脳電位振動データを示し、同図（Ｂ）はこれを擬
ウェーブレット変換して得られたデータである。横軸、
縦軸、及び色の濃淡については、図７（Ｂ）と同一の内
容である。また、図１１（Ａ）及び（Ｂ），（Ｃ），
（Ｄ）はそれぞれ、図１０（Ｂ）の（２−ａ），（２−
ｂ），（２−ｃ）における断面を示す。そして、図１２
は図１０（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図である。
与えた前後において得られた脳電位振動データを変換し
た結果を表したものである。ここで、図１０（Ａ）は変
換前の脳電位振動データを示し、同図（Ｂ）はこれを擬
ウェーブレット変換して得られたデータである。横軸、
縦軸、及び色の濃淡については、図７（Ｂ）と同一の内
容である。また、図１１（Ａ）及び（Ｂ），（Ｃ），
（Ｄ）はそれぞれ、図１０（Ｂ）の（２−ａ），（２−
ｂ），（２−ｃ）における断面を示す。そして、図１２
は図１０（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図である。
【００２７】図１３〜図１５は、ナメクジに匂い刺激を
与えた後において得られた脳電位振動データを変換した
結果を表したものである。ここで、図１３（Ａ）は変換
前の脳電位振動データを示し、同図（Ｂ）はこれを擬ウ
ェーブレット変換して得られたデータである。横軸、縦
軸、及び色の濃淡については、図７（Ｂ）と同一の内容
である。また、図１４（Ａ）及び（Ｂ），（Ｃ），
（Ｄ）はそれぞれ、図１３（Ｂ）の（３−ａ），（３−
ｂ），（３−ｃ）における断面を示す。そして、図１５
は図１３（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図である。
与えた後において得られた脳電位振動データを変換した
結果を表したものである。ここで、図１３（Ａ）は変換
前の脳電位振動データを示し、同図（Ｂ）はこれを擬ウ
ェーブレット変換して得られたデータである。横軸、縦
軸、及び色の濃淡については、図７（Ｂ）と同一の内容
である。また、図１４（Ａ）及び（Ｂ），（Ｃ），
（Ｄ）はそれぞれ、図１３（Ｂ）の（３−ａ），（３−
ｂ），（３−ｃ）における断面を示す。そして、図１５
は図１３（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図である。
【００２８】図１６〜図１８は、従来のウェーブレット
変換による手法、すなわち基本ウェーブレットデータ列
の並べ換えを行わずにナメクジの脳電位振動を解析した
結果を表したものである。図１６において、（Ａ）はナ
メクジの脳電位振動データを示し、横軸は時間（秒）、
縦軸は電位を表している。（Ｂ）はこの脳電位振動デー
タを従来のウェ−ブレット変換により変換した結果を示
し、横軸、縦軸、及び色の濃淡については、図７（Ｂ）
と同一の内容である。また、図１７（Ａ），（Ｂ），
（Ｃ），（Ｄ）はそれぞれ、図１６（Ｂ）の（ａ），
（ｂ），（ｃ），（ｄ）における断面を示す。そして、
図１７は図１６（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図であ
る。
変換による手法、すなわち基本ウェーブレットデータ列
の並べ換えを行わずにナメクジの脳電位振動を解析した
結果を表したものである。図１６において、（Ａ）はナ
メクジの脳電位振動データを示し、横軸は時間（秒）、
縦軸は電位を表している。（Ｂ）はこの脳電位振動デー
タを従来のウェ−ブレット変換により変換した結果を示
し、横軸、縦軸、及び色の濃淡については、図７（Ｂ）
と同一の内容である。また、図１７（Ａ），（Ｂ），
（Ｃ），（Ｄ）はそれぞれ、図１６（Ｂ）の（ａ），
（ｂ），（ｃ），（ｄ）における断面を示す。そして、
図１７は図１６（Ｂ）の矢印方向から見た鳥瞰図であ
る。
【００２９】以上のデータから明らかなように、従来の
ウェーブレット変換による解析では、図１６（ｂ）に示
すように、変換結果が極めて複雑な形状を示している。
従って、元の脳電位振動データに突発的な変化が生じた
としても、これを抽出することは極めて困難である。
ウェーブレット変換による解析では、図１６（ｂ）に示
すように、変換結果が極めて複雑な形状を示している。
従って、元の脳電位振動データに突発的な変化が生じた
としても、これを抽出することは極めて困難である。
【００３０】これに対し、本実施例による擬ウェーブレ
ット変換においては、特に図８（Ｂ），（Ｃ）と図１４
（Ｂ），（Ｃ）との比較から判るように、匂い刺激によ
って生じた脳電位振動の変化を明瞭に認めることがで
き、また、各振動波形の立ち上がり及び立ち下がりの時
刻が、例えば図８のデータから一義的に把握することが
できる。
ット変換においては、特に図８（Ｂ），（Ｃ）と図１４
（Ｂ），（Ｃ）との比較から判るように、匂い刺激によ
って生じた脳電位振動の変化を明瞭に認めることがで
き、また、各振動波形の立ち上がり及び立ち下がりの時
刻が、例えば図８のデータから一義的に把握することが
できる。
【００３１】従来技術の項で説明したように、フーリエ
変換では定常データしか扱うことができないが、これは
基底関数であるｅｘｐ（−ｊωＴ）が“非局在関数”、
すなわち無限に続く周期関数であるからである。逆に、
本発明に係る擬ウェーブレット変換あるいはウェーブレ
ット変換では、基底関数が“局在関数”、すなわちある
有限な時間の間だけｇ（ｔi ）がある値を有しそれ以外
の時刻ではすべて“０”となるような関数、であるた
め、非定常データを扱うことができる。さらに、本発明
に係る擬ウェーブレット変換では、ウェーブレット変換
と異なり、基底関数のデータ列の並び換えを行うため、
この手順により、従来のウェーブレット変換では得られ
なかった変換結果を得ることができた。
変換では定常データしか扱うことができないが、これは
基底関数であるｅｘｐ（−ｊωＴ）が“非局在関数”、
すなわち無限に続く周期関数であるからである。逆に、
本発明に係る擬ウェーブレット変換あるいはウェーブレ
ット変換では、基底関数が“局在関数”、すなわちある
有限な時間の間だけｇ（ｔi ）がある値を有しそれ以外
の時刻ではすべて“０”となるような関数、であるた
め、非定常データを扱うことができる。さらに、本発明
に係る擬ウェーブレット変換では、ウェーブレット変換
と異なり、基底関数のデータ列の並び換えを行うため、
この手順により、従来のウェーブレット変換では得られ
なかった変換結果を得ることができた。
【００３２】なお、本実施例では、基本ウェーブレット
データ列として図６に示した局在関数を用いたが、これ
に限定されることはない。
データ列として図６に示した局在関数を用いたが、これ
に限定されることはない。
【００３３】さらに、本実施例では、ナメクジの脳電位
振動データの解析に擬ウェーブレット変換を用いたが、
これに限らず、基本ウェーブレットデータ列の並べ換え
の仕方を換える等によって、他の分野の振動データにも
適用することも可能である。
振動データの解析に擬ウェーブレット変換を用いたが、
これに限らず、基本ウェーブレットデータ列の並べ換え
の仕方を換える等によって、他の分野の振動データにも
適用することも可能である。
【００３４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
基本ウェーブレットデータ列を並び換えた上で時系列デ
ータとの内積を計算することとしたので、各振動波形の
立ち上がり及び立ち下がりの時刻を一義的に把握するこ
とができるとともに、各振動波形ごとの波形の変化が明
確となる。このため、振動波形データから振動パラメー
タの抽出を行う場合の個人差がなくなり、振動データ解
析を定量的、客観的に行うことができるという効果があ
る。
基本ウェーブレットデータ列を並び換えた上で時系列デ
ータとの内積を計算することとしたので、各振動波形の
立ち上がり及び立ち下がりの時刻を一義的に把握するこ
とができるとともに、各振動波形ごとの波形の変化が明
確となる。このため、振動波形データから振動パラメー
タの抽出を行う場合の個人差がなくなり、振動データ解
析を定量的、客観的に行うことができるという効果があ
る。
【図１】本発明の一実施例における振動データ解析装置
の概略を示すブロック図である。
の概略を示すブロック図である。
【図２】図１の電位振動測定器及びその周辺構成を示す
説明図である。
説明図である。
【図３】図１の振動データ解析装置によるデータ変換の
概略を示す流れ図である。
概略を示す流れ図である。
【図４】図３における数値計算の内容を示す流れ図であ
る。
る。
【図５】ナメクジの脳電位振動を示す時系列データの一
例である。
例である。
【図６】基本ウェーブレットデータ列の一例を示す説明
図である。
図である。
【図７】ナメクジに匂い刺激を与えない状態で得られた
脳電位振動データを本発明の擬ウェーブレット変換でデ
ータ変換した結果を示す説明図である。
脳電位振動データを本発明の擬ウェーブレット変換でデ
ータ変換した結果を示す説明図である。
【図８】図７（Ｂ）の断面図である。
【図９】図７（Ｂ）の矢印方向からの鳥瞰図である。
【図１０】ナメクジに匂い刺激を与える前後の状態で得
られた脳電位振動データを本発明の擬ウェーブレット変
換でデータ変換した結果を示す説明図である。
られた脳電位振動データを本発明の擬ウェーブレット変
換でデータ変換した結果を示す説明図である。
【図１１】図１０（Ｂ）の断面図である。
【図１２】図１０（Ｂ）の矢印方向からの鳥瞰図であ
る。
る。
【図１３】ナメクジに匂い刺激を与えている状態で得ら
れた脳電位振動データを本発明の擬ウェーブレット変換
で変換した結果を示す説明図である。
れた脳電位振動データを本発明の擬ウェーブレット変換
で変換した結果を示す説明図である。
【図１４】図１３（Ｂ）の断面図である。
【図１５】図１３（Ｂ）の矢印方向からの鳥瞰図であ
る。
る。
【図１６】従来のウェーブレット変換により脳電位振動
データをウェーブレット変換した結果を示す説明図であ
る。
データをウェーブレット変換した結果を示す説明図であ
る。
【図１７】図１６（Ｂ）の断面図である。
【図１８】図１６（Ｂ）の矢印方向からの鳥瞰図であ
る。
る。
１１ 電位振動測定器
１２ Ａ／Ｄコンバータ
１３ 演算部
１４ ＣＲＴディスプレイ
１５ プリンタ
１７ メモリ
２６ 測定電極
３１ 前置増幅器
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 井関 正博
大阪府守口市京阪本通２丁目18番地 三
洋電機株式会社内
(56)参考文献 特開 平２−168933（ＪＰ，Ａ)
特開 平３−128041（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
A61B 5/0476
G06F 17/14
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
実用ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)
特許ファイル（ＰＡＴＯＬＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 得られた電位振動の時系列データをディ
ジタル変換するＡ／Ｄ変換ステップと、 ディジタル変換された電位振動データについて、所定の
数値計算によりデータ変換を行う演算ステップと、 変換されたデータを出力する出力ステップと、 を含み、 前記演算ステップは、少なくとも、 前記Ａ／Ｄ変換ステップでディジタル変換された電位振
動の時系列データを読み込むステップと、 基本ウェーブレットデータ列を読み込むステップと、 読み込んだ基本ウェーブレットデータ列の並び換えを行
うステップと、 読み込んだ時系列データと並び変えた基本ウェーブレッ
トデータ列との内積を計算するステップと、 を含むことを特徴とする振動データの解析方法。 - 【請求項２】 被測定対象から電位振動の時系列データ
を得るデータ取得手段と、 得られた電位振動データをディジタル変換するＡ／Ｄ変
換手段と、 ディジタル変換された電位振動データについて、所定の
数値計算によりデータ変換を行う演算手段と、 変換されたデータを出力する出力手段と、 を備え、 前記演算手段は、少なくとも、 前記アナログ・ディジタル変換手段によりディジタル変
換された電位振動の時系列データを読み込む手段と、 基本ウェーブレットデータ列を読み込む手段と、 読み込んだ基本ウェーブレットデータ列の並び換えを行
う手段と、 読み込んだ時系列データと並び変えた基本ウェーブレッ
トデータ列との内積を計算する演算手段と、 を具備することを特徴とする振動データ解析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23846093A JP3468554B2 (ja) | 1993-09-24 | 1993-09-24 | 振動データ解析方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23846093A JP3468554B2 (ja) | 1993-09-24 | 1993-09-24 | 振動データ解析方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0788095A JPH0788095A (ja) | 1995-04-04 |
| JP3468554B2 true JP3468554B2 (ja) | 2003-11-17 |
Family
ID=17030560
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23846093A Expired - Fee Related JP3468554B2 (ja) | 1993-09-24 | 1993-09-24 | 振動データ解析方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3468554B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3799889B2 (ja) * | 1999-08-25 | 2006-07-19 | 富士ゼロックス株式会社 | 瞬目動作解析装置及び方法 |
| JP3313101B2 (ja) * | 2000-04-28 | 2002-08-12 | 琢己 生田 | ウェーブレット・ニューロ波形診断方法および装置 |
-
1993
- 1993-09-24 JP JP23846093A patent/JP3468554B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0788095A (ja) | 1995-04-04 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |