コース情報 | 情報工学実験III テーマO（2026）

本実験では、ウェアラブルデバイスから得られる時系列の生体センサデータを MATLAB を用いて解析し、生体状態を推定する手法を学ぶ。具体的には、心拍数、加速度、体表温などのデータを MATLAB 上で処理・分析することで、健康や心理状態を評価する基礎的な技術を習得する。

学習内容

① MATLAB の使い方

MATLAB の基本操作を理解する。

■環境の理解

MATLAB の起動と終了

コマンドウィンドウ、エディタ、ワークスペースの役割

■基本的な計算

四則演算、変数の代入

ベクトル・行列の定義と操作

■基本的な描画

plot() 関数による時系列データの表示

グラフのラベル付け、凡例、タイトルの設定

② MATLAB での解析
(1) サンプルデータの準備

サンプルデータ（心拍数・加速度・体表温などの模擬データ）を配布する。CSV 形式を想定。

(2) データの読み込み

readtable() あるいは csvread() を用いて読み込む。

(3) 基本統計量の算出

平均、標準偏差、最大値、最小値

(4) データの可視化

心拍数や体表温の時系列変化を plot() で表示

加速度データから活動量を計算し、棒グラフ表示

(5) 生体状態推定の基礎

心拍数変動から「安静／活動」の推定

体表温の変化から「ストレス状態」や「環境変化」の検出

〇　実習課題

サンプルデータを MATLAB に読み込み、心拍数と体表温の時系列グラフを描く。

心拍数の平均・標準偏差を計算し、安静状態か活動状態かを判定する。

加速度データを用いて活動量を推定し、棒グラフで表現する。

〇　到達目標

MATLAB の基本操作を理解できる。

ウェアラブルデバイスから得られる生体データを MATLAB で処理できる。

生体状態推定の基礎的な方法を習得する。

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参考資料

MATLABで信号処理 | Session 1: MATLABで信号処理（22分）

基礎からはじめる MATLAB データ解析入門