Osaka Kyoiku University Researcher Information
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研究者業績
基本情報
- 所属
- 大阪教育大学 理数情報教育系 教授
- 学位
- 理学修士(京都大学)
- 研究者番号
- 50239688
- J-GLOBAL ID
- 200901027932092682
- researchmap会員ID
- 1000357417
- 外部リンク
研究キーワード
3経歴
3-
2016年4月
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2010年4月 - 2016年3月
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1991年8月 - 2007年3月
委員歴
1-
2005年
論文
42-
Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics 2023年4月26日 査読有り
-
Proceedings of The 40th JSST Annual International Conference on Simulation Technology 114-117 2021年9月 査読有り
MISC
62-
International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 397-402 2012年A new design based on wavelet analysis for the objective audiometry devices is proposed. The auditory brainstem response and 80-Hz auditory steady-state response (ASSR) are used in the objective audiometry devices for infants. For the aged, an objective audiometry device is used in anti-aging investigations, which enables the hearing acuity of awake adults to be tested with the 40-Hz ASSR. The ASSR evoked by an amplitude modulated tone is recorded as a waveform. However, the evoked potential response is very small. Therefore, it is difficult to decide a threshold of the response and whether a significant response exists when it is mixed with noise such as the background brain waves. To cope with this problem, we need to average the evoked response waveforms. In particular, the 40-Hz ASSR has a large amount of noise caused by the background brain waves in comparison with the 80-Hz ASSR. In this paper, we apply waveform analysis using the wavelet transform in order to extract the 40-Hz ASSR from a signal mixed with a large amount of noise. Subjects with normal hearing participated in this study. © 2012 IEEE.
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International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 384-389 2012年The blind image source separation problem is to estimate the number of the unknown source images and to separate the original images from superpositions of source images. The coefficients of the superposition are also unknown. Our proposed source reduction method has a potential to overcome the difficulty of previously proposed methods. In this paper, we give an algorithm of the method with continuous multiwavelet transform for the image separation. Various numerical experiments using the proposed algorithm ensure that our proposed source reduction method performs well for image separation. An example of numerical experiments is presented. © 2012 IEEE.
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International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 346-351 2012年The blind source separation problem is to estimate the number of the unknown source signals and to separate the original source signals from the several observed signals, which are assumed to be linear superpositions of the sources. The coefficients of the superposition are also unknown. In this paper, in order to overcome a difficulty in previously proposed methods, a new approach to solve the problem, named source reduction method, using continuous wavelet transform is proposed. © 2012 IEEE.
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APPLICABLE ANALYSIS 91(4) 617-644 2012年The purpose of blind source separation is to separate and to estimate the original sources from the sensor array, without knowing the transmission channel characteristics. Besides methods based on independent component analysis which is one of the most powerful tools for blind source separation, several methods based on time-frequency analysis have been proposed. One of them is the quotient signal estimation method which can estimate the unknown number of sources. The notion of the continuous multiwavelet transform is introduced and three types of multiwavelets are presented. A new method using continuous multiwavelet transform, position-scale information matrices and self-organizing maps, is presented and applied to image source separations with noise. The performance of three multiwavelets are compared.
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平成 23 年度 数学・数理科学と諸科学・産業との連携研究ワークショップ ウェーブレット理論と工学への応用 プロシーディングス 1 87-105 2011年9月主催:文部科学省, 大阪教育大学 場所:大阪教育大学 天王寺キャンパス 日程:平成 23 年 9 月 12 日(月)13:00 - 18:00 平成 23 年 9 月 13 日(火) 9:00 - 12:30
書籍等出版物
4講演・口頭発表等
48-
14th International ISAAC Congress 2023年7月17日
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The 40th JSST Annual International Conference on Simulation Technology 2021年9月1日 日本シミュレーション学会
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13th ISAAC Congress 2021年8月6日 ISAAC
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the Tenth International Conference on Information 2021年3月6日 International Information Institute
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大阪教育大学・AIMaP 共催ワークショップ「ウェーブレット理論と工学への応用」 2019年12月6日 大阪教育大学・AIMaP 招待有り
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2019 International Conference on Machine Learning and Intelligent Systems (MLIS 2019) 2019年11月20日
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the 2019 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2019年7月10日
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Image analysis and multidimensional wavelet analysis 2018年10月23日 2018 RIMS 共同研究 Advanced Innovation powered by Mathematics Platform 招待有りAn image separation problem is considered, where observed images are weighted superpositions of translations and rotations of original images. Using wavelet analysis, algorithms to estimate the number of original images, relative ro- tation angles, and relative translation parameters for observed images are proposed.
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2018 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2018年7月16日
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2018 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2018年7月16日
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日本応用数理学会2018年研究部会連合発表会 2018年3月16日 日本応用数理学会元画像に対して,平行移動と回転の入った画像の重み付き重ね合わせを観測し, 複数の観測画像から元画像の分離問題を考えよう. 本講演では,複数の観測画像から元画像の相対的回転角度と平行移動量を 推定するための方法を述べよう.
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大阪市大・大阪府大合同 第40回「南大阪応用数学セミナー」 2017年12月9日 高橋 太、阿部 健、村井 実 、橋本 伊都子(大阪市立大・理学研究科/数学研究所)、 壁谷 喜継(大阪府立大・工) 招待有りパーティ会場では,いろいろな会話,案内の音声,音楽,食器のノイズなど いろいろな音源が混じり合っている.その中で,人は会話が楽しめる. つまり,背景雑音の中から一つの音声を選択して聞き取れる能力がある. この聴覚上の能力を実験心理学者のチェリーは「カクテルパーティ効果」とよんだ. 工学的には,さまざまな音源が混合されている音声を複数個のセンサーで捉えた 観測信号を元の信号に分離する逆問題として,ブラインド信号源分離とよばれている. ブラインド信号源分離問題の解法として独立成分分析が開発された. 我々は,ウェーブレット解析による時間スケール解析を用いて, 信号源から元信号のみ活動している時間スケール領域を探し, その情報から混合モデルのパラメータを推定する方法を提案した. その概略を講演する.
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the eleventh ISAAC congress 2017年8月15日 ISAAC
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The Seventh International Conference on Information 2015年11月27日
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the 10-th International ISAAC Congress 2015年8月7日
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2015 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2015年7月13日
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12th International Conference on Information Technology: New Generations 2015年4月14日
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2014 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2014年7月15日
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the 9th International ISAAC Congress 2013年8月6日 ISAAC
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2013 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2013年7月15日
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the 2012 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2012年7月17日
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the 2012 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition 2012年7月17日
所属学協会
3共同研究・競争的資金等の研究課題
27-
科研費補助金 2021年4月 - 2024年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2020年4月 - 2023年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2017年4月 - 2020年3月
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日本学術振興会 科研費補助金 2017年4月 - 2020年3月
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日本学術振興会 科研費補助金 2014年4月 - 2017年3月