～ ウェーブレット解析の基礎、フーリエ解析との違い、離散ウェーブレット変換と多重解像度解析・フィルタバンク、信号処理の応用例 ～
・ウェーブレット解析を体系的に修得し、工業分野や観測データで多く見られる非定常信号の解析に活かすための講座！
・時間周波数解析から離散ウェーブレット解析手法とその応用までを修得し、非定常信号のノイズ除去、データ圧縮、特徴抽出や検出に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
信号処理におけるウェーブレット解析の基礎とノイズ除去・特徴抽出・検出への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
信号や画像の背後にある構造を解析するための基礎として、ウェーブレット解析を体系的に学びます。フーリエ解析の基礎や時間周波数解析、不確定性原理を出発点に、連続および離散ウェーブレット変換、多重解像度解析、そしてフィルタバンクによる実装法までを丁寧に解説します。
さらに、Pythonを用いたデモを通して、エッジ検出やキーポイント検出、ノイズ除去、信号圧縮といった実際の信号処理・画像処理への応用も紹介します。理論から実装、そして応用までを一貫して学ぶことで、ウェーブレット解析の全体像と有用性を深く理解することを目指します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・ウェーブレット解析を業務で使っている方、使ってみたい方 （非定常信号の解析、ノイズ除去、データ圧縮、特徴抽出、特異点・不連続点の検出、他） ・画像、音声、生体信号、機械の異常音、電気、制御、情報通信、経済分析、気候解析、地震解析、他 |
| 予備知識 | ・フーリエ変換の基礎知識 |
| 修得知識 |
・ウェーブレット解析に関する知識 ・ウェーブレット変換を用いた信号処理の手法 ・信号抽出、異常検出、データ圧縮、ノイズ除去の知識と技術 |
| プログラム |
１．ウェーブレット解析の基礎 連続ウェーブレット変換と時間周波数解析 （１）．フーリエ解析の基礎 ａ．フーリエ級数とフーリエ変換 ｂ．短時間フーリエ変換 ｃ．不確定性原理 （２）．ウェーブレットの基礎 ａ．信号とは ｂ．ウェーブレットとは （３）．ウェーブレット変換 ａ．連続ウェーブレット変換 ｂ．時間スケール解析 ｃ．特異性の検出 ｄ．逆変換公式 ｅ．ウェーブレットの離散化 （４）．ウェーブレット解析とフーリエ解析の違い ａ．三角関数の直交性 ｂ．ウェーブレットの直交性
２．離散ウェーブレット変換と多重解像度解析 信号を異なるレベルのズーム（解像度）に分解し、各レベルでどんな情報が含まれているかを解析する手法 （１）．直交ウェーブレット ａ．直交条件 ｂ．平行移動に対する直交性 ｃ．伸張に対する直交性 （２）．関数の近似とスケーリング関数 ａ．近似関数 ｂ．詳細関数 （３）．離散ウェーブレット変換 ａ．分解・再構成アルゴリズム ｂ．多重解像度解析 ｃ．離散ウェーブレット変換の性質 ｄ．行列表現によるハール変換
３．離散ウェーブレット変換とフィルタバンク 信号を異なる周波数帯域に分割し、それぞれの帯域の情報を解析・処理する手法 （１）．２スケール関係 ａ．伸張方程式 ｂ．ウェーブレット方程式 （２）．分解・再構成アルゴリズム ａ．分解アルゴリズムの一般形 ｂ．再構成アルゴリズムの一般形 （３）．フィルタバンク ａ．２スケール関係と２スケール数列の関係 ｂ．ハーフバンドフィルタ ｃ．ウェーブレットフィルタ ｄ．完全再構成フィルタバンク
４．信号処理の応用例（１次元及び２次元信号） （１）．スパース性 （２）．特徴抽出（エッジ検出、キーポイント検出） （３）．信号圧縮の応用 （４）．ノイズ除去の応用 |
| キーワード | ウェーブレット変換 時間周波数解析 多重解像度解析 フィルタバンク 特徴抽出 信号圧縮 ノイズ除去 連続ウェーブレット変換 離散ウェーブレット変換 |
| タグ | 信号処理 |
| 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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