ブラインド信号処理によるノイズ除去・抽出・情報推定と応用例 〜デモ付〜

〜 ブラインド信号処理の基礎・具体的な適応アルゴリズム・実システムへの適用例とデモ 〜

  • 入力信号の情報を得ることが出来ないシステムに対応できるブラインド信号処理について学ぶ講座!
  • 参照信号を使うことなく出力信号のみからフィルタと入力信号を再元して、雑音など混合信号の分離を行い、従来は困難であった情報の推定や抽出に活かそう!

講師の言葉

 従来の信号処理では、入力信号・出力信号・フィルタからなるシステムにおいて入力・出力の2次統計量から得られる情報を基にフィルタの推定を行うことに基礎をおくシステム同定・デコンボリューション・信号減分離の理論及びその適応アルゴリズムが確立されている。
 しかしながら、入力信号の情報を得ることができない実システムが多々あり、これに対応する信号処理がブラインド信号処理である。
 換言するなら出力信号のみから入力信号とフィルタの両方を適応的に推定するための信号処理がブラインド信号処理である。
 このブライド信号処理の実システムに適用可能な適応アルゴリズムについて解説するのが本講座の目的である。

セミナー詳細

開催日時
  • 2015年03月17日(火) 10:30 ~ 17:30
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 技術者、研究者の方  応用例:画像、音声、通信、生体、脳波、システム、天体地学など  業界例:自動車、電気、機械、IT、医療機器など
予備知識 基本的な信号処理を理解していること(DFT、FIRフィルタ程度)
修得知識 ブラインド同定・デコンボリューション(等化)およびブラインド信号限分離アルゴリズムを実務に応用することができる知識を修得することができる
プログラム

1. ブラインド信号処理とは何か?
  (1). ブラインド信号処理の概要
  (2). ブラインド信号処理の応用範囲
  (3). ブラインド信号処理に必要な基礎知識
    a. システム同定・デコンボリューション
    b. 信号源分離
    c. 2次統計量に基づく信号処理の概要
    d. 適応信号処理の概要

2. ブラインド信号処理の原理と適応アルゴリズム
  (1). 高次統計量に基づくブラインド同定・デコンボリューション(等化)の理論
  (2). 高次統計量に基づくブラインド同定・デコンボリューションの具体的な適応アルゴリズム
  (3). 高次統計量に基づくブラインド信号限分離の理論
  (4). 高次統計量に基づくブラインド信号限分離の具体的な適応アルゴリズム
  (5). オーバーサンプリングに基づくブラインド同定の理論
  (6). オーバーサンプリングに基づくブラインド同定の具体的な適応アルゴリズム

3. ブラインド信号処理の実システムへの適用
  (1). ブラインド信号処理の実システムへの適用例
    a. 心電信号と呼吸信号の混合した信号を分離
  (2). ブラインド信号源分離のデモ
    a. 複数人の人間の声が混合した音声から全員の声に分離
    b. 複数の楽器音が混合した音響からそれぞれの楽器音に分離

キーワード ブラインド信号処理 信号源 2次統計量 適応信号処理 高次統計量 ブラインド同定 オーバーサンプリング 適応アルゴリズム BSS
タグ 信号処理通信データ解析音声処理画像処理画像認識ロボット医療機器
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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