混合信号の分離・再生技術と実装および応用例 〜デモ付〜

〜 独立成分分析の原理と具体的なアルゴリズム、実際の運用方法やパラメータの設定方法 〜

・音声・画像・生体信号・時系列データなどで独立成分分析を応用するための講座

・異なる性質を持つ信号を分離・抽出・復元する信号処理技術を実践的に修得し、製品開発に応用しよう!

講師の言葉

 近年、信号解析の新しい手法として「独立成分分析(ICA)」が注目されている。独立成分分析は、信号の統計的独立性という性質のみを用いて、従来の多変量解析(主成分分析、因子分析等)では成し得なかった複雑な混合データの分離再生を実現可能にするものである。
 本セミナーでは、統計的独立性から説き起こし、独立成分分析の背後にある数理のポイントをわかりやすく説明する。また、いくつかの代表的なアルゴリズムを紹介して、それらの原理を解説する。さらに、具体的な解析事例を通じて本手法の威力と適用限界を示す。最後に、インターネットから簡単に入手できるフリーソフトとMATLABを用いたデモで、実際の運用方法やパラメータの設定方法などを実践的に学ぶ。本セミナーで学ぶことにより、今まで難解と感じられた独立成分分析が身近で「使える道具」であることが実感できるであろう。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年05月27日(金) 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
受講対象者 ・信号処理、音声処理、画像処理関連の技術者・開発者 ・脳波・脳磁気などの生体信号処理を扱っている技術者・研究者 ・移動体通信、地質調査などに携わる方
予備知識 ・理工系大学1、2年程度の線形代数、微分積分、確率統計の知識
修得知識 ・独立成分分析の意義、手法の背景となる数理 ・独立成分分析の定式化の方法 ・各種手法の具体的なアルゴリズムとそれらの特徴や相違の理解 ・具体的な応用例、プログラムの使用方法等
プログラム

1.独立成分分析の概要
  (1). 聖徳太子の信号解析(独立成分分析とはどのようなものか。背景と歴史)
  (2). いくつかの解析事例(音声混合信号、画像混合信号の分離事例)
  (3). 問題の設定と定式化(数学的には何をしようとしているのか?)

2.数理的基礎
  (1). 確率・統計の基礎(独立成分分析に用いられる確率・統計)
    a.平均、分散、統計量
    b.結合分布、周辺分布
    c.正規分布とその特徴、中心極限定理
    d.相関と統計的独立性
  (2). 相互情報量とエントロピー
  (3). カルバック情報量

3.独立成分分析(ICA)の原理とアルゴリズム
  (1). ICAの定式化
  (2). 独立性の測り方
    a.分布を用いる場合
    b.分布を用いない場合
  (3). 勾配法によるアルゴリズム
  (4). 不動点法によるアルゴリズム
  (5). ヤコビ法によるアルゴリズム
  (6). いくつかの実装方法(評価法、学習法による分類)

4.応用例とフリーソフトやMATLABによるデモ
  (1). インターネット上にある有用な資料とその概説
  (2). 有用なフリーソフトとその使用方法
  (3). 講師によるデモ実演n
     a.混合画像の分離・再生
     b.混合音声の分離・再生
     c.混合時系列データなどの分離・再生

キーワード 独立成分分析 分離 再生 音声混合信号 画像混合信号 カルバック情報 勾配法 不動点法 ヤコビ法 
タグ 精密機器・情報機器信号処理通信変復調音声処理画像処理生体工学回路設計
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
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日