ベイズ推定の基礎と信号処理への応用 〜デモ付〜

〜 ノイズの重畳した観測データからの信号推定技術、妨害信号除去への応用 〜

・ベイズ推定を問題解決に「使える」知識として応用するための講座

・初学者にも理解できるようにベイズ統計の基礎から解説する特別セミナー! 

・ノイズに強いベイズ信号処理を修得し、製品開発へ応用しよう!

講師の言葉

 本講習は、ベイズ推定の基礎と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、実際の現場で働く技術者の方や実際に解決すべき問題を抱えた研究者の方を想定しています。
 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
  • 2017年03月08日(水) 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 ・信号処理関連の技術者の方(センシング、観測、生体信号、レーダー、音響計測ほか) ・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
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.確率および確率分布
  (1) .確率および確率分布の基礎
    a.確率および確率変数
    b.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

3.ベイズ推定の基礎
  (1).条件付確率とベイズ定理
  (2).事前分布と事後分布
  (3).ベイズ決定と判別分析

4.ベイズ推定と線形正規モデル
  (1).事後分布の計算法
  (2).ベイズ推定解の導出
  (3).EMアルゴリズムと正則化パラメータの学習

5.ベイズ因子分析と信号処理への応用
  (1).データモデル:信号とノイズの定義
  (2).ベイズ因子分析アルゴリズムの導出
  (3).妨害信号除去への応用

6.コンピュータシミュレーションによるデモ

キーワード ベイズ推定 統計的信号処理 EMアルゴリズム 正規化パラメータ ベイズ因子分析アルゴリズム 妨害信号除去への応用
タグ 統計・データ解析信号処理変復調無線センサ音声処理生体工学
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
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