ノイズに強い統計的信号処理・ベイズ信号処理の基礎とその応用 〜デモ付〜

〜 推定と最小二乗法、ベイズ推定の基礎、ベイズ因子分析と妨害信号除去への応用、スパースベイズ推定 〜

・ベイズ推定に至る技術の本筋を初学者にも理解できるよう、ていねいに解説する講座

・ベイズ推定を用いた統計的信号処理についての基礎知識を修得し、実際の問題解決に効果的に活かそう!

講師の言葉

 ノイズが重畳した観測データから信号を選択的に推定する手法についての学問体系を統計的信号処理と呼びます。最近ではベイズ推定を応用した統計的信号処理に多くの関心が集まっています。
 ベイズ推定は機械学習、パターン認識や自然言語処理といった分野でも広く応用され関心も高いです。しかし、ベイズ推定に事前の知識のない初学者が最近の進歩を学ぼうとすれば、適当な教科書も少なく、容易ではありません。
 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、実際に解決すべき問題を抱えた方や実際の現場で働く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
  • 2018年01月10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
  (4).ミニマムノルム解
  (5).ミニマムノルム解のL2およびL1正則化

3.ベイズ推定の基礎
  (1).条件付確率とベイズ定理
  (2).線形モデルへの応用
  (3).事前分布の選び方
  (4).事後分布からの未知量の点推定

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
  (4).コンピュータシミュレーションによるデモ

6.スパースベイズ推定
  (1).確率モデルとアルゴリズム
  (2).解のスパースネスについての考察
  (3).コンピュータシミュレーションによるデモ

キーワード 統計的信号処置 最尤推定法 ベイズ推定 ミニマムノルム解 線形モデル EMアルゴリズム スパースベイズ推定
タグ 信号処理変復調放送無線シミュレーション・解析音声処理
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
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 小田急第一生命ビル(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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