〜 デジタル信号処理の基礎、デジタルフィルタ・フーリエ変換・ウェーブレット変換とノイズ除去・分離・信号抽出・異常検知の応用例 〜
- デジタル信号処理で使われる代表的なアルゴリズムの特性を正しく理解し、基礎から具体的な応用まで修得する講座！
- ノイズ除去や抽出・検出などの多くの応用例を学び、また正しく理解し、画像や音、計測などの最適な信号処理技術に活かそう！
希望者には講師作成ファイル（C言語）を差し上げます
信号処理アルゴリズムの基礎とノイズ除去・信号抽出・検出への応用例 〜デモ付〜
講師の言葉
デジタル信号処理においては、ノイズ除去や信号分離・抽出などのために様々なアルゴリズムが考案されています。しかし、それらはそれぞれの特徴があり、正しく理解して使用する必要があります。
本講座は、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、デジタル信号処理の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説します。さらに、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多く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 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・画像、音（音声、音響、騒音）、機械、計測、生体関連の技術者の方 |
| 予備知識 | ・線形代数とフーリエ変換の初歩的な知識 |
| 修得知識 | ・デジタル信号処理に必要な知識 ・独自にできるデジタル信号処理の手法 ・ノイズ除去と信号分離のテクニック ・信号抽出・異常検出の知識と技術 |
| プログラム |
１． デジタル信号処理のための基礎知識
(1). 連続信号からデジタル信号へ
a. 時間の離散化と振幅の量子化
b. デジタル化のメリット
(2). 信号の種類と処理目的に適応する信号処理の基礎
a. 信号の種類と処理手法の特徴との比較
b. 信号の処理目的と処理手法の選択
c. 信号処理システムとインパルス応答
d. フーリエ級数と離散フーリエ変換の特性
２． ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
(1). デジタルフィルタによるノイズ除去と信号分離
a. デジタルフィルタの基礎
b. 移動平均フィルタの特性
c. 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
d. 移動平均フィルタの位相ずれの克服方法
(2). フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
a. フーリエ変換の知るべき特性
b. 窓関数の必要性とその種類
c. フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
d. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
(3). ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
a. ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
b. 連続と離散ウェーブレット変換の使い分け
c. 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
d. 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
３． 信号抽出・異常検出の応用例
(1). 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
a. 実環境における音源方向定位の例
b. ロボットの音源定位システムの応用例
(2). ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
a. 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
b. 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
(3). 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
a. 指紋特徴検出の応用例
b. プリント基板の欠陥検出の応用例
(4). ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
a. クルマの異音検出の例
b. 水道管の漏水音から漏水箇所検出の例 |
| キーワード | デジタル信号処理 フーリエ変換 デジタルフィルタ 短時間フーリエ変換 窓関数 FFT ウェーブレット変換 離散ウェーブレット 縮退法 独立成分分析 欠陥検出 異常信号検出 異音検出 ノイズ除去 特徴抽出 信号分離 |
| タグ | 信号処理、音声処理、画像処理、計測器、振動・騒音 |
| 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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