～ 処理目的に適応する信号処理の基礎、雑音除去・信号分離のテクニック、信号抽出・異常信号検出への応用例 ～
・アルゴリズムの特徴や使い分け方、位相誤差への対処など実務につながるテクニックやポイントを修得する講座！
・信号処理の基礎から具体例とともに学び、ノイズ除去や信号分離、異常検知などに活かそう！
希望者には、デモで使う講師作成ファイル（C言語）を差し上げます。
デジタル信号処理の基礎とノイズ除去・信号抽出・分離への応用 ～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 |
・デジタル信号処理の基礎から学びたい方 ・画像、音、機械、通信、計測、制御、生体関連の技術者の方 |
| 予備知識 | ・フーリエ変換の知識 |
| 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 （１）．デジタル信号とフーリエ変換の基礎 ａ．時間の離散化と振幅の量子化 ｂ．フーリエ級数とその特性 ｃ．離散フーリエ変換とその特性 （２）．信号の種類と処理目的に適応する信号処理の基礎 ａ．信号処理システムとインパルス応答 ｂ．信号の種類と処理手法の特徴との比較 ｃ．信号の処理目的と処理手法の選択 ｄ．非定常信号の処理手法と選択
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 ・振幅特性による分類 ・位相特性による分類 ・インパルス応答による分類（IIRとFIR) 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活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．連続ウェーブレット変換（CWT）と離散ウェーブレット変換（DWT）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（STFT）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．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 | フーリエ変換 量子化 雑音除去 帯域制限 IIRと FIR インパルス応答 フーリエ級数 FFT サンプリング 窓関数 ウェーブレット変換 音源分離欠陥検出検査 異常検知 |
| タグ | 信号処理、通信、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 |
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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