ノイズに強いベイズ信号処理の基礎とノイズ除去への応用

〜 推定と最小二乗法、EMアルゴリズムとハイパーパラメータ、スパースベイズ推定 〜

・ノイズの重畳したデータから特定のデータを取り出す信号処理技術を修得し、応用するための講座

・統計的信号処理の基礎からベイズ推定の信号処理への応用技術を学び、製品開発に活かそう!

・ベイズ推定の初学者の方でも理解できるように分かりやすく解説いたします

講師の言葉

 本講習は、ベイズ推定の信号処理への応用を、ベイズ推定を初めて学ぶ人たちを対象として解説します。受講者としては、実際に解決すべき問題を抱えた方や実際の現場で活用したいと考えている技術者を想定しています。
 講習では、予備知識がなくても議論の筋道が追えるよう、数式の展開や導出などを出来る限りていねいに説明し、受講者が、それぞれが抱える問題の解決に「使える知識」としてベイズ推定を習得できることを目指します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年07月01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
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 ・数値計算言語MATLABの基本的な知識があれば望ましい
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 *当日は講師の著書をお配りいたします
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.多次元の確率分布とベクトル型確率変数
  (2). 正規分布
     a.正規分布の性質
     b.多次元正規分布

2.推定と最小二乗法
  (1). 推定の基礎と最尤推定法
     a.推定量の性質:普遍性および有効性
     b.最尤原理と最尤推定法の導出
  (2). 線形最小二乗法
  (3). ノイズが無視できない場合の最小二乗解の改良
     a.特異値分解を用いた記述
     b.正則化を用いた解
  (4). ミニマムノルムの解

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.特異値分解を用いた記述
     b.最小二乗解とベイズ推定解との比較

4.EMアルゴリズムとハイパーパラメータ
  (1). データ尤度とEMアルゴリズム
  (2). 自由エネルギーを用いたEMアルゴリズムの導出
  (3). ハイパーパラメータの学習
  (4). ミニマムノルム解のベイズ的導出

5.スパースベイズ
  (1). 正規分布モデル
  (2). エビデンスの直接最大化
  (3). 凸関数を用いたアルゴリズム

6.ベイズ因子分析とノイズ除去への応用
  (1). 信号とノイズの定義
  (2). 因子分析アルゴリズムの導出
  (3). 妨害信号除去への応用

キーワード ベイズ信号処理 ベイズ推定 最尤推定法 EMアルゴリズム ハイパーパラメータ スパースベイズ 
タグ 統計・データ解析精密機器・情報機器信号処理通信変復調シミュレーション・解析音声処理画像処理電子機器
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100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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