時系列信号データ解析処理の基礎と雑音除去

〜ノイズが無視できない場合の推定解、ベイズ的推定、フーリエ変換とフィルタ処理〜

時時刻々と変化する信号の特徴を抽出し、応用するための講座

常に変動を伴う時系列データを統計的に分析し、データ変動の特徴を捉え、将来の変動の予測・制御に活かすための基礎技術を修得するための特別セミナー!

講師の言葉

 電流電圧などの電気信号だけでなく、気象データや経済データなど、時間とともに変化する数値列を時系列データと呼びます。
 本講座では、時系列データの特徴をどのように記述し、またデータと共に観測した雑音をどのように除去すればよいのか、基本的な知識と技術を習得できるように講義します。
 今後データ解析を応用する方にとっては、基礎から学べる講座ですので、ふるってご参加下さいますようお願いします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2015年05月22日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所
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 ・音声信号、通信信号、画像、その他時系列データ解析に興味のある技術者 ・確率統計に興味があり、信号処理やデータ解析に役立ててみたい方
予備知識 ・高等学校と大学初年度程度の数学 ・簡単なプログラミング知識
修得知識 ・確率の諸概念(確率変数、期待値、分散、正規分布) ・最小二乗法 ・離散フーリエ変換、スペクトル解析
プログラム

1.確率分布
  (1).確率および確率分布の基礎
    a.確率および確率変数
    b.期待値と分散
    c.多変量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.多変量正規分布

2.推定と最小二乗法
  (1).線形離散モデル
  (2).線形最小二乗法
    a.最尤原理
    b.最小二乗法の導出
    c.最小二乗解の性質
  (3).ノイズが無視できない場合の推定解
    a.固有値分解
    b.疑似逆行列
    c.正則化解
  (4).ベイズ的推定
  (5).雑音の除去

3.フーリエ変換とフィルタ処理
  (1).フーリエ変換
    a.フーリエ変換の考え方
    b.離散フーリエ変換
  (2).ディジタルフィルタ
    a.FIRフィルタとIIRフィルタ
    b.システムの記述
  (3).パワースペクトル
    a.相関関数
    b.ウイナー・ヒンチンの定理

4.応用技術

  (1).音声処理
  (2).画像処理
  (3).脳信号処理、生体信号処理

キーワード 時系列データ  確率変数 期待値 分散 正規分布 推定 最小二乗法 ベイズ的推定 フーリエ変換 ディジタルフィルタ パワースペクトル
タグ 統計・データ解析信号処理通信変復調スマートフォンシミュレーション・解析ディスプレイデータ解析モバイルコンピューティング音声処理画像画像処理回路設計計測器
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
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