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昨年度まで複数周波数間の振動子ネットワークを推定する手法の提案と検証を行っていた。当該年度では実データへの適用と検証を行った。
脳波データに推定手法を適用し結合関数を計算することは可能だが、本当に正しく推定されたのかを判断することは非常に難しい。そこで、現実の時系列データでも正しく推定できることを確認するために、電子回路を用いて因果関係がわかっている振動子ネットワークを構築した。この回路の電位を計測し、その時系列データを用いて結合関数を推定した。この実験データはノイズの影響や電子素子の誤差などの影響で必ずしも理論通りには変化しない。それにもかかわらず、同一周波数、複数周波数のどちらでも理論値と一致する結合関数を推定することを確認した。
実データにおいても、振動子間のネットワークを推定する場合においては正しく推定することを確認した。しかし、脳波が振動子と見做せるかについては良く分かっていない。そこで、推定で用いている位相振動子モデルを用いて脳波データを説明できることを確認した。今回は音声データと音声を聞いているのときの脳波データを用いて、脳波と音声間の結合関数を推定している。この場合、脳波から音声への結合は存在しないため、正しく結合関数が推定されていれば音声から脳波への結合関数だけが同期に影響を与えるはずである。この推定を14人分の脳波データに適用し、実験協力者間で一貫性のある結合関数を推定されていることと、音声から脳波への結合関数しか同期に影響を与えていないことを確認した。
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