抄録
本研究では，昨年度の発表と同様に，潜時400ミリ秒以降で判別に有効なチャネルを探り，上前頭回に対応する4，6，12chに加え2chを追加し4chの信号を利用した．サンプリング潜時と間隔は先行研究と同様とし，400ミリ秒から900ミリ秒までのEEGsを25ミリ秒間隔でサンプリングし，さらに-1ms，-2msスライドしてサンプリング，84次元ベクトル空間の多変量データとした．このサンプリングを十種の画像想起時のEEｇ対し試み，昨年度同様の正準相関判別分析を試みた．この結果，80%以上の判別率を得た．その判別結果を利用して小型移動e-puckの制御を試みた．
