本セミナーでは、生体から得られる時系列信号の計測から、処理とモデル解析まで、実例を交えながら初心者向けに説明します。
　理論等の説明の他、MATLABによる実装法を説明します。

1. 様々な生体信号
   1. 生体電位
   2. 画像、映像
   3. その他の信号
2. 生体信号の収集と前処理
   1. A/D変換
   2. ノイズ除去
   3. 補間と間引き
   4. 微分、積分
   5. ピーク検出
3. 生体信号解析の実際
   1. 反応遅れ時間
   2. 相関関数
   3. 振幅ヒストグラムと正規、非正規信号
   4. パワー、振幅、位相スペクトル
   5. 時変スペクトル (ランニングDFT)
   6. バイスペクトル、バイコヒーレンス
   7. ケプストラム
   8. 神経スパイク発火頻度
   9. ラスタープロットとPeri-stimulus time histogram (PSTH)
4. 生体システムのモデル化とシミュレーション
   1. 伝達関数モデル
   2. 自己回帰モデル
   3. 重回帰モデル
   4. パラメータ推定
   5. モデル選択
   6. Homeomorphicモデル
   7. 神経細胞モデル
   8. 神経細胞ネットワークモデル
5. 生体信号解析の例
   1. 微小重力下における各種生体信号の変化
   2. 瞳孔筋系のHomeomorphicモデル
   3. 瞳孔フラッシュ応答による自律神経系活動推定
   4. 瞳孔ゆらぎによるドライバの眠気とその予兆検出
   5. 眼球運動によるドライバの眠気とその予兆検出
   6. 小脳神経細胞活動の逆ダイナミクス解析
   7. 学習機能を有する小脳神経回路網モデル
   8. 小脳神経回路モデルによる実機モータ制御
   9. 小脳神経活動による実機モータ制御 (小脳BMI)