抄録
BCI (Brain Computer Interface) では，脳波の特徴を解析することで，人間とコンピュータが直接コミュニケーションを取ることが可能になる．本研究では，このBCIにおいて，事象関連電位の一種であるP300を特徴量に用い，ユーザが思考のみで文字入力を行うことができるP300 spellerを対象とする．脳波にP300が含まれるかを判別する手法として，SWLDA (StepWise Linear Discriminant Analysis) などのパターン認識手法が用いられる．しかしSWLDAでは，P300の特徴以外の情報も利用して分類を行っているため，計算に時間がかかる．このため，P300の特徴を捉えた分類を行うことで，計算時間を短縮できることが期待される．本研究では，独立成分分析を用いてP300の特徴を抽出する．このとき，複数電極間の特徴も同時に考慮できるようにする．
