本研究では、工学系で広く利用されているアナログ信号のフーリエ変換(FFT)に比べ、10万~100億倍以上の精度の向上が見込まれるNHA(Non Harmonic Analysis: 申請者等が考案した非周期信号のフーリエ変換式への最小二乗法の適用に基づく周波数分析法)を拡張し、1次元をはじめとした多次元の不等間隔データを正確に解析する信号解析ソフトウェアを開発し、脳科学の分野でも利用されている光トポグラフィーや、脳波計(Electroencephalogram:EEG)などの脳機能マッピング装置に応用した。特にこのようなソフトウェア技術によって、不等間隔計測データを正確に解析し、生体内部の様々なノイズに強く、特定の動作に伴う信号を抽出するための信号解析法を確立した。
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