干渉ベースの波動モデリングによるイベントベース信号の連続時間表現

要旨: 表面筋電図（sEMG）などのイベント駆動型の生物学的プロセスに由来する時空間信号は、非同期的で、しかも高度に構造化された活性化パターンを示し、従来の離散表現、あるいは純粋に実数値の表現を用いてモデル化することが困難です。
本研究では、干渉に基づく波表現にもとづく連続時間のモデリング枠組みを提案します。この手法は、イベントのような入力信号を複素値の潜在波動場へ写像し、位相変調および潜在成分同士の相互作用によって時間構造を符号化します。
得られた波動場をエネルギー領域へ射影することで、本モデルは、明示的な再帰や因果状態の伝播に依存することなく、有限の観測ウィンドウ内における時間的局在化と、関係（相関）依存性の双方を捉える構造化された活性化パターンを誘導します。
提案するこの定式化は、連続表現によって勾配ベースの最適化を効率化し、頑健な特徴抽出を可能にするため、イベント駆動型バイオシグナルに特に適しています。具体的には、本手法は、生体力学的システムにおける下流の制御タスク、たとえば義手やエクソスケルトンのために、sEMGデータからの学習を支援するよう設計されています。
実験結果は、提案する干渉ベースの波モデルが、純粋に実数値の表現と比べて表現品質を向上させつつ、実運用に適した計算効率を維持することを示しています。