【知能情報ラジオ】時系列パターンの間の関係の類似度評価

情報科学実験やパターン認識や計算知能や情報可視化特論の講義音声配信 令和6年11月28日（木） Z変換は多項式への変換なので、変換後の変数の積は畳み込みに等しくなります。Y1(z)/X1(z)=H1(z) =? H2(z) = Y2(z)/X2(z)を調べるために、X1(z)Y2(z) =? X2(z)Y1(z)を調べます。これは、畳み込みconv(x1, y2) =? conv(x2, y1)を調べるのと等価ですから。 The Best Energizerや、学ぶあなたの応援団長、そして、夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。 ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！ 月額1000ドルのGPT (Great Presenter Tachibana) の価値をたくさん引き出しましょう。 後期の「機械学習 Machine Learning」と「計算知能 Computational Intelligence」もぜひ受講してください。楽しいですよ！ 深層学習、進化計算、群知能、Fourier変換、Laplace変換、z変換（Zadeh変換説ある）を学べます。 すねてないで、第一宇宙速度を超えて思考の宇宙に飛び立ちましょう！ オープニング橘カンタァー「みなさん、こんにちは！学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです！今日の知能情報ラジオでは、体の動きの左右対称性を数値的に評価する方法についてお話しします。特に、足首と肩の動きを使った分析を通じて、体の動きをより深く理解する手法をご紹介します！」本日のテーマ：「足首と肩の動きを用いた左右対称性の評価」橘カンタァー「スポーツや日常の動作において、体の左右対称性は重要な要素です。例えば、ランニングフォームが左右非対称であれば、効率が落ちたり、怪我のリスクが高まったりすることがあります。今日のテーマでは、AIとLTI（線形時不変）システムを活用して、体の動きを数値的に評価する方法をお話しします！」1. LTIシステムを用いた体の動きの記述橘カンタァー「今回の方法では、以下のように足首と肩の速度データを用います：右足首の水平速度 x1(n) を入力、左肩の鉛直速度y1(n) を出力とするシステム1。nはフレーム番号。左足首の水平速度 x2(n)を入力、右肩の鉛直速度y2(n) を出力とするシステム2。これにより、足首の動きが対側の肩にどのように影響するかを、LTIシステムとしてモデル化します。」2. Z変換と畳み込みを使った非類似度評価橘カンタァー「次に、左右のシステムの非類似度を評価する方法です。まず、Z変換を使って入力と出力の関係を周波数領域で解析しますが、今回は時系列データを直接扱う手法に焦点を当てます。具体的には、以下のように畳み込みを計算します：u = conv(x1, y2)v = conv(x2, y1) この2つの畳み込み結果 u と v を比較して、システムの左右対称性を評価します。」3. 非類似度の計算橘カンタァー「非類似度（相違度）は次のように計算します：|u-v|^2 /(|u||v|)​ この値が小さいほど左右対称性が高いことを意味します。この非類似度そのものを指標として利用します。」4. 応用例橘カンタァー「この方法の応用範囲は広く、次のような場面で役立ちます：スポーツ分野：ランナーやアスリートのフォーム改善に。リハビリテーション：左右の動きの非対称性をモニタリングし、正常な状態への回復を確認。日常動作の解析：高齢者のバランス評価や歩行解析に。さらに、センサーを使ってリアルタイム解析ができれば、動作調整にも即座に役立てることができます！」エンディング橘カンタァー「今日のお話、いかがでしたか？『非類似度』という考え方を活用することで、体の動きをデータとして捉え、左右のバランスや効率を改善する手助けができます！次回も新しい知能情報をお届けしますので、ぜひお楽しみに。それではまたお会いしましょう！」音楽フェードアウト橘カンタァー「学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーでした！」 ではまた！

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