~ デジタルフィルタリング、代表的な雑音除去のアルゴリズム、音や通信での応用例 ~
・雑音・ノイズにおける現場の問題を具体的に解決するための講座
・対象の性質に最適な方法を選択し、効果的に利用することで雑音・ノイズ除去の精度向上に活かそう!
~ デジタルフィルタリング、代表的な雑音除去のアルゴリズム、音や通信での応用例 ~
・雑音・ノイズにおける現場の問題を具体的に解決するための講座
・対象の性質に最適な方法を選択し、効果的に利用することで雑音・ノイズ除去の精度向上に活かそう!
 本講演では、デジタル信号処理で雑音を低減・除去する各種方式を詳しくご説明致します。処理対象の応用例としては基本的に音と通信を取り上げますが、画像にも多少言及する予定です。これまでデジタル信号処理は、広範囲な領域で利用されて参りましたが、処理が雑音低減、雑音除去に限定された場合には、どのような方法があって、実際にはどれを選択して、どのように利用すればよいのか、迷うことがよくあります。これは、観測信号を信号+雑音と考えた場合の、信号と雑音のそれぞれの性質によって、適した方法が異なってくるからです。雑音除去の精度を向上させるためには、処理対象に適した方法を選択し、効果的に利用する必要があります。
 本講演では、参加者の方々が現場で遭遇するノイズ・雑音問題への具体的な解決策を与える方法論を提供することを目的と致します。
 具体的な処理方法には信号処理を用いるため、フィルタ、フーリエ変換、統計信号処理の基礎的な話を含めますが、基本的にはそれらを利用し完成された方法が、どのように使用されるかのノウハウをお話しする予定です。最近は、数学的に複雑なアルゴリズムが使われる傾向がありますが、出来る限り複雜な数式の話は省きつつ、その考え方と原理をお伝えすることを心がけます。
本講座は、日程が、2019年1月8日(火)に変更になりました。
| 開催日時 | 
                                
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 | 
| カテゴリー | 電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン | 
| 受講対象者 | ・音(音声、音響、騒音など)、情報通信、機械制御、医療分野などで信号処理に関わる方 | 
| 予備知識 | ・複素数、微分積分などの高校卒業程度の数学 | 
| 修得知識 | 
									・デジタル信号処理の基本 ・統計的信号処理の基本 ・各種雑音低減・除去手法の原理とその利用  | 
							
| プログラム | 
									 1.準備 2.信号処理の基礎 3.雑音除去アルゴリズム 4.応用例 *ノイズ除去に関する個別の質問がある方は、事前もしくは当日お伝え下さい。  | 
							
| キーワード | デジタルフィルタリング 統計的信号処理 スペクトル引き算 ウィーナーフィルタ カルマンフィルタ 順序統計フィルタ ノッチフィルタ 定常雑音 非定常雑音 インパルス雑音 バースト雑音 音声 音響 生体信号 機械振動 騒音 エコキャンセラ 通信 | 
| タグ | 信号処理、通信、変復調、画像、生体工学 | 
| 受講料 | 
                                    									                                        一般 (1名):49,500円(税込)
                                                                                                                 同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)  | 
							
| 会場 | 
									                                    日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666  | 
							
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