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清華大学におけるMATLABを使用したブレインコンピューター インターフェイスの研究と教育
心理学の学生が貴重な専門スキルを習得
「ブレインコンピューター インターフェイス技術の開発では、多数のMATLABツールを使用しました。これらのツールにより、ブレインコンピューター インターフェイスの研究が容易になり、ブレインコンピューター インターフェイスの最先端の進歩も大きく促進されました。」
主な成果
- Signal Processing ToolboxとStatistics and Machine Learning Toolboxは、データ処理の側面を自動化し、研究者がより高いレベルのタスクに集中できるようにすることで、BCI研究の進歩に貢献しました。
- MATLAB インターフェースにより、テクニカルな知識がない心理学の学生が独自の BCI 研究を始めることが可能になりました。
- MATLAB の協力者によって共有された学術的なケースリソースは、技術的な探求を行う学生にとって有用な教育ツールでした。
Dan Zhang 氏は、国際的に認められた工学・研究機関である清華大学の心理学准教授であり、人間の脳の力を理解することに研究の焦点を置いています。Zhang氏はブレインコンピューター インターフェイス（BCI）研究の最先端に携わり、コンピューターが脳の信号を解釈してそれを利用して感情を解読する方法の開発に取り組んでいます。
BCI データを手動で処理するのは時間がかかり、困難な場合があります。この問題を解決するために、Zhang 氏は Signal Processing Toolbox™ や Statistics and Machine Learning Toolbox™ などの MATLAB ®ツールを統合し、研究と学生の理解の両方を加速させました。これらのツールボックスにより、研究者は視覚情報を提示し、BCI デコード アルゴリズムを開発し、データをリアルタイムで処理およびデコードできるようになります。
Zhang 氏は教室でもMATLABツールを使用し、コーディングの経験がない心理学の学生が BCI テクノロジーを学習し、実験できるようにしました。MATLAB は、豊富な学術的ケース データ、使いやすい学習チュートリアル、学習コミュニティ サポートを提供します。また、基本的な分析機能と新しい方法の探索の両方を網羅するスケーラビリティも提供し、学生が重要な専門スキルを身に付けるのに役立ちます。
