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白砂 絹和(しらすな みより)

所属 機械工学系
職名 助教
専門分野 信号処理、多変量解析、データマイニング
学位 博士(工学)(豊橋技術科学大学)
所属学会 IEEE、日本応用数理学会、可視化情報学会
E-mail shirasuna@me
※アドレスの末尾に「.tut.ac.jp」を補完してください
研究室web http://ise.me.tut.ac.jp/index.html
研究者情報(researchmap) 研究者情報

研究紹介

ウェーブレット変換の数理的アプローチ,ウェーブレット変換と多変量解析を用いた音声解析の研究を行っています。

テーマ1:Gabor Waveletの基礎理論に関する研究

概要

ウェーブレット変換において数多提案されているマザーウェーブレットの中でも、最も解析精度が高いとされるGaborのマザーウェーブレット(GW)について、数理的なアプローチから基礎理論の研究を行っています。
GWの定義式は複雑であるため、基礎研究は殆ど行われていませんでした。GWは連続ウェーブレット変換に頻用されますが、コンピュータ上で実装する際に、時間および周波数方向における間引きが解析精度を左右します。そこで、GWの間引きとそれにより生じる解析精度の歪率の関係に着目し、高解析精度を保持可能とする適切な間引きについて理論的な研究を行っています。また、GWの計算には冗長性が多く、非常に時間を要するという問題がありました。これについて、GWによる解析の精度を十分に保ちながら演算量の高速化が図れる提案を数理的な面から検証しています。

キーワード

Wavelet変換、Gabor Wavelet

テーマ2:Gabor Waveletと多変量解析を用いた音声解析に関する研究

概要

長大かつ不均一な音声データについて、Gabor Waveletと多変量解析を用いた研究を行っています。
たとえば、現状の睡眠時無呼吸症SAS診断の方法では、被験者が計測器を身体に装着する必要があり、ストレスゆえ通常の睡眠が取れないことが、医療学術的に指摘されています。そこで、ICレコーダなどで録音した睡眠中の音声を用いたSAS診断への応用を検討しています。

キーワード

Wavelet変換、Gabor Wavelet、多変量解析、データマイニング

担当授業科目名(科目コード)

機械創造実験(B11610101)、理工学実験(B10110020)、機械工学実験(B11610023)、プロジェクト研究(B11510080)


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