心拍変動と心電図のカオス解析に基づいた感性状態分類に関する研究

摘要

ヒトの精神状態の評価方法は現在活発に研究されているテーマである．本研究では，心拍変動と心電図のカオス解析に基づいた感性状態分類法を提案する．提案法を安静，快，不快状態における心電図データに適用した．被験者全体の正分類率は，安静状態：94％，快状態：78％，不快状態：83％という結果が得られた．特徴量を乱数に置き換えた場合の正分類率の変化を検証し，カオス特徴量が有効に分類に寄与していることを示した．