〜 周波数解析、FFT、STFT、ウェーブレット変換 、雑音除去、信号分離、特徴抽出 〜
- 様々な信号処理のアルゴリズムを、適用する状況や目的に応じて効果的に選択・活用するための講座！
- 代表的な信号処理アルゴリズムの特性と、信号や雑音の高速・高精度な検出・解析技術を学び、画像や音の信号処理、計測、データ解析に活かそう！
信号処理・信号解析アルゴリズムの基礎とノイズ除去・分離・抽出への応用 〜デモ付〜
講師の言葉
信号処理や信号解析は、電気電子、通信、計測、制御、機械、データ解析等の幅広い分野で用いられています。様々な場面で観測する信号には多種多様な雑音が混入し、システムへ悪影響を及ぼします。
効果的に雑音を除去したり、応用に適した特徴量を抽出するためには、信号や雑音の高速・高精度な検出と解析が必要になります。信号解析、雑音除去、特徴抽出のために多くのアルゴリズムが考案されていますが、それらは適用する状況や目的、応用に応じて選択することが必要になってきます。
ここでは、信号解析の基本事項、代表的なアルゴリズムとその特性さらには、選択方法について解説します。音や画像などの具体例を交えて説明していきます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 | ・情報通信や計測制御の信号処理に従事している企業の技術者 ・音声、音響信号、画像を処理する電子機器に関わっている企業の技術者 ・生体情報解析の信号処理に従事している技術者、研究者 ・雑音除去の信号処理について学びたいと考えている方 ・信号解析の高速・高精度化について学びたいと考えている方 |
| 予備知識 | ・三角関数、初歩的なフーリエ変換の知識 |
| 修得知識 | ・デジタル処理による信号解析の方法 ・雑音除去の信号処理の方法 ・信号の特徴量の検出及び抽出方法と応用 |
| プログラム |
１． 信号解析
(1). 不規則信号と雑音
(2). 周波数解析の基礎
a. フーリエ級数展開とフーリエ変換
b. サンプリングとFFT
c. 定常スペクトル解析
(3). スペクトル解析の高速・高精度化
２． 非定常信号解析
(1). 時間−周波数解析
a. STFT：短時間フーリエ変換
b. ウェーブレット変換ほか
c. 分解能
(2). 波形特徴の検出
a. 特異値検知
b. 調波検知
c. 相関検出
３． 雑音除去と信号分離
(1). 雑音除去
a. 線形デジタルフィルタの適応処理
b. SS：スペクトルサブトラクション（スペクトル減算）
c. ウィナーフィルタ
d. メディアンフィルタほか
(2). 信号分離
a. PCA（主成分分析）
b. HPSSほか
４． 特徴抽出
(1). 音特徴
a. 波形の統計量
b. メル周波数ケプストラムほか
(2). 画像特徴
a. 局所画像特徴量の抽出
b. 雑音を含む画像の全域的特徴量
MATLABによるデモを予定 |
| キーワード | 信号解析 周波数解析 サンプリング FFT ウェーブレット変換 スペクトル解析 特異値検知 相関検出 スペクトルサブトラクション ウィナーフィルタ PCA |
| タグ | 信号処理、音声処理、画像処理 |
| 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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