日々触れている英語たち

Thank you for letting us know

中国生まれアメリカ在住のエンジニアがメールの冒頭で使っていた文。自然な英語だと思うが、lettingにする場合はあまりお見受けすることがなかったのでメモメモ。

Do you know what I’m saying?

これも普通の文章だが日本語脳的には「what I’m saying」の意味がパッと取れない感覚あり。

It's kind of

用途が正しいのかわからないが自分が連発する構文。日本語的に曖昧な表現が頭に浮かんだときに、It’s like…と同じような使い方してごまかすのに使える。コミュニケーションにおいて間が持つことも大事そうで、YesとかOKとかばっかりだと会話のテンポが作れない。

so far

学校英語で習った記憶がないが、頻繁に使われる言葉。「これまではね」って言いたい時の文末に使う。例えば「経験がない」ことを伝えるだけの場合と「これまでは経験がないよ。(これからはあるかも。)」と伝える場合とでは印象がかなり変わってくる。

digging deeply

「前のめりに」ってのが良い訳かな。自分だと「doing deeply」としか頭に浮かばないだろうけどメールで見た時に怯まないために知っておくとそれなりに効果あり。

my wheel is running

なかなかかっこいい表現だと思ったのでメモ。「ことが上手く回り始めたぜ。」ってことをホイールを使って表現するのは日本語脳的にも素直に理解できる。もしかするとケンタッキー州独特の表現かもしれない。

文章記述のコツ

とある日本語の技術文書を英訳するときに気づいたのだが、英訳が難しい日本語の文章は的確な意味を理解することが難しい。日本人であるが故になんとなく理解できることも、的確な英訳ができない場合がある。英語が主語述語を明示する言語である特徴をうまく活用し、日本語で文章を書くときでも英語訳を頭に浮かべながら文章を作れると、経験的には効果てきめん。あまり意識しすぎるとボットが書いたようなお堅い文章になってしまうのでそれもまた注意が必要。

蛇足

ぼちぼちまとめていた英語に関する内容をもっと綺麗にすると知識の体系化としては良さそう。

Mindwaveで脳波を取得してみる。

MindWave Mobile Tutorial_v1.7.4を起動して接続。 接続の安定性が悪いがとりあえず無視。 ThinkGear Connector.pkgをインストール。

こちらの記事を参照してPythonのバージョンを確認。

Pythonインストール(Mac編)(旧) - Qiita

まずpipというヤツを入れなければならないらしい。

mac に pip をインストールする|カメラのちプログラミング♥ところによりカフェ

$pip install thinkgear

を入力するとコマンドライン上に文字がたくさん現れて、どうやらできたっぽい。

途中に、こんなエラー

error: could not create '/Library/Python/2.7/site-packages/thinkgear': Permission denied

やこんなエラー

error: [Errno 13] Permission denied: '/Library/Python/2.7/site-packages/thinkgear-0.2-py2.7.egg-info'

が出てくる。それぞれ、直接ディレクトリに行ってフォルダを作ってやれば良い。その時にPCのパスワードを聞かれるので答える。コマンドライン上で権限を与える方法もあるのだと思うが、まぁできたから良いか。

最終的には、

$ pip install thinkgear Collecting thinkgear Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/4e/5f/f7e89270b01a45f209edf696514b0b557d3c724592765e0187e000167e86/thinkgear-0.2.tar.gz Installing collected packages: thinkgear Running setup.py install for thinkgear ... done Successfully installed thinkgear-0.2

となる。

しかし、シリアルポートで観測しようとしてもうまくいかず、下記のエラーがでた。

ImportError: No module named serial

serialのライブラリがインストールされていなかったということで、下記を参照してインストール。またしてもフォルダの権限のせいで、いちいちパスワードを打ち込む羽目に。。。

ちゃんと調べてみると、sudoっていうのを打つとこのいちいちうるさいパスワード設定は聞かれないらしい。常識だったのか。。。

$ sudo pip install pyserial

thinkgear.pyを実行しても理想の実行結果が得られない。何故だ。thinkgear.pyの254行目には下記のように書かれている。

for pkt in ThinkGearProtocol('/dev/rfcomm9').get_packets(): packet_log.append(pkt)

このrfcomm9というものが存在しないと言われてしまう。確かにこの定義はどこでもしていないので、portに変えてみる。

Xcodeで編集できない現象が起きてこちらを参照。。。とほほ。

[Mac]ファイルがロックされて編集ができない。アクセス権を変更しても解除できない。| プログラムの木

portでもだめ。 '/dev/tty.MindWaveMobile-SerialPo' を直打ちしてみてもうまくいかなそう。

色々と模索した挙句、下記のページで解説されている通りにやればやっぱりできた。

MindWaveからPythonを使って脳波の値を取得し、好きなプログラムで利用する方法 - Ambivalent Wanderer

まずかったこと、それは、「MindWave Mobile Tutorialを起動させた状態でプログラムを実行していたこと」。そりゃあビジーですな。。。とりあえずそれなりのデータが取れました!

ASIC EEG Power: EEGPowerData(delta=1406037, theta=548039, lowalpha=13118, highalpha=62057, lowbeta=12887, highbeta=66738, lowgamma=69828, midgamma=9546) ATTENTION eSense: 47 MEDITATION eSense: 54

MindWaveでやりたいこと

自己能力開発、研究の一環として、脳波測定器:Mindwaveを購入した。

やってみたいこと
  • 集中力測定
  • 集中力が高まる飲食物の選定
  • 集中力が高まる環境の選定
  • フライト中のストレス測定
  • コーヒーを飲んだ時の脳波の変化
  • 「会いたくて会いたくて震える」時の脳波の震え計測

基本的には「脳波取得 >> 解析 >>価値提供」 の流れ。

思いつくシステム構成
  • MindWave >> Windows PC
  • MindWave >> Arduino
  • MindWave >> Rapsbbary Pi
  • MindWave on AR device >> Cloud?

自分の研究テーマとしては、デバイスの能力を強化する、だけでも十分である。応用例を重視すぎず、根幹技術にフォーカスする。

PCでシリアル通信を受け取る

下記のサイトにPCで値を受け取ってラズパイに送るまでの一連の開発をした例が載っている。非常にありがたい。値の精度はあまり高くないよう?

MindWaveからPythonを使って脳波の値を取得し、好きなプログラムで利用する方法 - Ambivalent Wanderer

なぜ脳波測定が流行っていないのか?

個人的な感覚としては、脳波測定がもっと生活に浸透していても良いと思っている。浸透していない理由として考えられるのは - デバイスが高い。 - 測定精度が低い。 - 計測データを処理するアプリの能力が低い。 - 応用例が実用に耐えない。

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WhyBCI?

思考を判別することを目指している人は多いようだ。しかし、集中力=疲労度合いがわかるだけでも十分ではないのか?BCIとして、ロボットアームを動かすだとか、難しいことよりももっと簡単なことから応用できないか?単機能でいい。生活に根付く機能が必要だ。

植物も脳波と同様に電気信号で捉えることができるようだが、一般には普及していない。これも同様な要因分析ができるだろう。脳も植物も意味が明確に理解できる活動をしている。ということは、電気信号も意味のある処理がなされているはずである。

Arduinoの応用例として自動水やり器があるが、これはとても示唆的な応用例だ。何故ならば、植物の活動を正確に判別しなくても、一定期間で必ず水やりすればいいという、抜本的な解決策を簡易な方法で提供しているからだ。こういった技術の妥協点を見つけ出すのもまた、ビジネスの面白みと、ビジネスマンのセンスだと思う。

植物に脳波測定器を向けたら何かわかるかな?

技術的に解決した方が良さそうなこと。

結局は数学的にゴリゴリしたものに落とし込めると思われる。機械学習で処理できる具合まで抽象化できれば、あとは時代の流れに沿ったテクノロジーがなんとかしてくれるだろう。

バイスの到着をしばしまたれり。