統計的信号処理の基礎と実問題への応用

〜 観測データに含まれるノイズ分散の推定、ノイズが無視できない場合の推定解、ベイズ推定の応用と最適手法 〜

電磁波やセンシング等の分野で必須の技術である統計的信号処理を基礎から修得する講座

センサー、レーダー、生体信号など様々な観測データの中から必要な信号を推定するための信号処理技術を修得し、効果的に活用するための実用技法を学ぶ特別セミナー!

講師の言葉

 ノイズが重畳した観測データから関心対象の信号を推定する手法についての技術・学問体系は統計的信号処理と呼ばれている。
 統計的信号処理は科学技術の多くの分野で用いられており、 特に種々の制約から観測データに相当量のノイズが混入することが不可避な分野、例えば、リモートセンシングや地球物理的な観測、脳や心臓などの生体からの信号計測、レーダーやソナーなど電磁波や音響計測等の分野では必須の技術である。
 本講座はこの統計的信号処理を学ぶための講座であり、講座の前半は基礎となる考え方を説明し、後半はコンピュータを使った数値実験を行う。受講者が確率や統計について専門的な知識を持っていることをせずに、単なる知識としてではなく、実世界のデータに対してすぐに使える技術として解説する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2015年02月02日(月) 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  ・統計的信号処理、特に、ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術を必要とし、学びたいと考えている企業の研究者・技術者の方(センシング、レーダー、ソナー、電磁波関連、生体信号、音響計測など)
予備知識  ・大学初年度で学習する程度の確率の基礎知識  ・線形数学についての大学初年度程度の基礎知識
修得知識  ・統計的信号処理についての基礎知識を実際の問題に応用可能な使える知識として 習得できる
プログラム

1.正規分布
  (1).確率および確率分布の基礎
     a. 確率および確率変数
     b.確率および確率変数
     c.多次元の確率分布とベクトル型確率変数
  (2).正規分布
     a.正規分布の確率密度関数
     b.重要な性質
     c.多次元正規分布

2. 線形離散モデル
  (1).推定の基礎
     a.推定量の性質:普遍性
     b.推定量の性質:有効性
     c.最尤推定法
  (2).線形離散モデル
  (3).線形最小二乗法
     a.最小二乗法の導出
     b.最小二乗解の性質
     c.観測データに含まれるノイズ分散の推定
  (4).ノイズが無視できない場合の推定解
     a.特異値分解を用いた記述
     b.疑似逆行列を用いた解
     c.正則化を用いた解
  (5).劣決定の場合の推定
     a.0ミニマムノルム解の導出
     b.解の性質と分解能行列
     c.滑らかさ最大の解

3. ベイズ推定
  (1).ベイズ推定の基礎
     a.ベイズ定理
     b.ベイズ推定における最適解
  (2).ベイズ線形正規モデル
     a.事後分布の導出
     b.最小二乗解とベイズ推定解との比較
  (3).EMアルゴリズムと正則化パラメータの学習
    a.平均データ尤度
    b.EMアルゴリズムの導出
    c.EMアルゴリズムの妥当性

4. コンピュータシミュレーションによるデモ

キーワード 統計的信号処理 ベイズ推定 EMアルゴリズム 正規分布 推定 生体信号 センサ センシング レーダ 観測 計測
タグ 信号処理通信センサ音声処理回路設計・フィルタ電子機器DSP
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 小田急第一生命ビル(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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