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実験系の心理学にちょっとだけ詳しい人。お猫様崇拝者。そしてこれはiHerbでのお買い物が少しだけお得になるコード: AFB5038

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    • 達成

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      • 1990年代後半あたりに岩手県玉山村の防災無線で朝7時(?)に流れていた音楽の名前を知りたいのだが，調べても手掛かりすら見つからない…

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        • 基本情報技術者試験を受けてみた

          特に受験する必要はなかったのだが，単純に面白そうだからという理由で基本情報技術者試験（以下FE試験）を受けてみた。合否発表はまだされていないが，試験直後に表示された結果では科目A, B共に700点を超えていたので合格だろう（個人的にはどちらも800点超えを狙っていたので微妙なところなんだけど）。← 合格だった。 FE試験の難易度やこの資格を取得するメリットなど，その辺は調べてみれば色々出てくるのでここでは触れず，IT素人がどんな勉強をしたのかということと実際に受験した感想を

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          MATLABとPythonとで作図してみた感想

          僕は普段RとMATLABを使っているわけだが，個人的な興味と勉強目的と（8:2）でPythonも使ってみようかなということで，とりあえずMATLABで作ったコードのPythonへの移植を試みた。 内容としては以下の通り。 NIRSデータをcsvファイルから読み込む。 線形トレンドと正弦波ノイズの付与 MRAを使った特定の周波数帯域のデータの抽出 元のデータと抽出したデータに対する周波数解析 各データとそれに対する周波数解析の結果についての作図 （ただし，MRAに

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          街路樹は必要ないって？いやいやご冗談を

          これを書こうと思ったのは，たまたま今日見た記事で「歩道の植え込みのメリットは景観を良くすることしかない」と書かれていたことと，最近読んだ論文で「街路樹がメンタルヘルスにも関係しているのでは？」というものがあったからである。 今日見た記事の話 僕が今日たまたま見た記事を簡単に説明すると，「歩道の植え込みはただでさえ広いわけではない歩道のスペースを占領するだけでなく，それ自体が遮蔽物となってしまうことによる交通安全上の問題や，そこにゴミを不法に投棄する人もいるということなどを

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          約5%の少数派とお酒

          令和と名付けられた今日では「俺の酒が飲めないのか」とか「酒は飲んで強くなるものだ」とか，そんな馬鹿げていることを口にする方々は流石にもう絶滅危惧種として指定されているものだと信じたいのだが，今回はそんな「お酒（との関わり）」について書いてみる。 導入から軽くジャブを入れたわけだけど，別に僕自身はお酒が悪いものだとは微塵も思っていない。アルコール発酵は（細かい話を抜きにすれば）人間が関係しない現象だし，遥か昔から供物としても扱われていることを考えれば，むしろ神聖なものだと捉え

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜⑦GLMによる波形の近似〜

          NIRSについての記事は今回がラストかなー。 これに関しては小野先生のテキスト[1]に倣ってやっているからコードは記載しないということで。 これまでとの違い ⑥までの記事では，得られた波形に対してノイズを除去したり関心のある周波数帯域の信号を抽出したりという，観測された波形そのものにアプローチしていた。 一方で，今回の方法は得られた波形に対して直接何かをするのではなく，モデル関数を定義して，実際の波形に対するモデル関数の当てはまりを見るというもの。 つまりあれだよ。

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜⑥PCAを用いた広範囲のノイズ除去〜

          ウェーブレット変換による信号処理もそうなんだけど，機器によってはPCA（Principal Component Analysis; 主成分分析）を使用したノイズ除去の機能も付いているものもあるとかないとか… でもこの記事は「どんな処理をどんな理由で行うのかを知るために，自分でやってみようぜ」という考えのもとで書いているので，実際にMATLABでやってみた結果を紹介する。 今回はいつもよりさらっとしてるよー（分量が少ない） 本題 NIRS計測では皮膚血流が最も厄介なノイ

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          ChatGPTは学習中

          ChatGPTの現状 最近話題のChatGPT（GPT: Generative Pre-trained Transformer）だが，実際に使ってみると（特に何かを調べるという目的だと）まだまだ進化段階にあるんだなということを実感した。 「○○について教えて」のように対話形式で回答を得られるという点や，ある程度くだけた表現（口語表現）を使用しても問題ないという点では，通常のweb検索よりはずっと使いやすいのかもしれない。 しかしながら，これはweb検索でもそうなのだが，

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          信号検出理論の説明（type 2とmeta-d'）

          以前type 2についても書こうとか言っておきながらしばらく放置していた。 自分の頭の中の整理も兼ねて，type 2とmeta-d'（←こいつが面倒）について書こうと思う。もちろんざっくりと。 type 2 taskとは？ SDTについては既知のものとして進めていきます（また書くの面倒だから）。 type 1 taskがtargetの有無を判断するものだったのに対して，type 2 taskはその判断に対する確信度を評価するもの。 「targetがあった（← typ

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜⑤多重解像度解析〜

          多重解像度解析 前回の記事では，ウェーブレット変換を使えば手元にある波の時間情報と周波数情報をいい感じに得ることができるよーということを書いた。 スカログラムを出力すると「どんな波がいつ」発生したのかが一目でわかるけど，個々の波の全体的な動きまではわからない。 つまり，それぞれの波（特定の周波数帯域の波）の動きを個別に見たいという場合には前回紹介したものだけでは不十分だということ。 それをする方法の1つが「多重解像度解析（MRA: Multi-resolution A

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜④フーリエ変換からウェーブレット変換へ〜

          さあ今回も「ざっくりと」やっていきましょー。 フーリエ変換の限界と短時間フーリエ変換 前回の記事でフーリエ変換にも限界があるよーという話をしたけど，これはフーリエ変換をすると時間情報が失われてしまうというもの。 具体的には，振幅の情報と時間の情報があったものを振幅の情報と周波数の情報に変換するから，「どの周波数の波がいつ発生したのか」がわからなくなってしまう（図1）。 これを改善したものが「短時間フーリエ変換」。 どういうものかというと，「いつ」の情報もほしいなら「

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜③フーリエ変換〜

          前回フーリエ変換についてちょっと触れたけど，今回はもう少しだけ踏み込んでみる。 「フーリエ変換」は聞いたことあるけど結局何をしているのかがわからない人向けに，具体的に何をするのかについて一切数式を使わずにざっくりと，それはもうざっくりとまとめてみる。 あくまで心理学の領域にいる（不本意だけど文系に分類される領域の）人間の理解の範疇の内容なので，専門の人から見たら基本的なことしか扱っていない＆厳密なこととは違っているだろうけどお気になさらず。 フーリエ変換ってなんぞや

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜②HPFとLPF〜

          ①でdeoxy-Hbも見ろやと言っておきながら，ここからはoxy-Hbだけ登場します（だって作図が面倒なんだもの）。まあ信号処理の方法に注目しているわけだから問題ないんだけどね。 （今回のHPFとLPFの設計・適用には小野先生のテキスト[1]を参考にしています） サンプルデータ 細かい説明は抜きにして，早速本題へ。 心理学実験だとブロックデザインという一定の周期で刺激を呈示するデザインを採用することが多いから，その刺激に対する脳の応答も周期的なものになる。 だから計

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜②HPFとLPF〜

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          NIRSの信号処理について考えてみる〜①NIRSのおさらい〜

          NIRS: Near-Infrared Spectroscopy NIRSって何かというと，近赤外光を使って脳皮質上の血流変動を計測することで，脳のどの領域がどのくらい活動しているのかを調べる装置。いわゆる脳機能イメージング装置の1つ。NIRSは脳皮質の特定の領域が賦活すれば，そこに酸素を多く含んだ血液が集中するということを利用している。 脳機能イメージング装置には他にも色々あって，有名なものとしてはPET (Positron Emission Tomography)とか

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