独立成分分析の基礎と混合信号の効果的な分離・再生技術およびその応用 ~1人1台PC実習付~

~ 音声混合信号、画像混合信号の分離事例、独立成分分析(ICA)の原理とアルゴリズムと実装方法、フリーソフトを用いた実習 ~

・異なる性質を持つ信号を分離・抽出・復元する信号処理技術を修得し、音声・画像・生体信号・時系列データなどに応用するための講座
・従来の多変量解析では成し得なかった複雑な混合データの分離再生を実現する信号処理技術を実践的にマスターできる特別セミナー! 
*PCは弊社でご用意いたします
*実習で使用したソフトはお持ち帰りできます

講師の言葉

 近年、信号解析の新しい手法として「独立成分分析(ICA)」が注目されている。独立成分分析は、信号の統計的独立性という性質のみを用いて、従来の多変量解析(主成分分析、因子分析等)では成し得なかった複雑な混合データの分離再生を実現可能にするものである。
 本セミナーでは統計的独立性から説き起こし、独立成分分析の背後にある数理のポイントをわかりやすく説明する。また、いくつかの代表的なアルゴリズムを紹介して、それらの原理を解説する。さらに、具体的な解析事例を通じて本手法の威力と適用限界を示す。最後に、インターネットから簡単に入手できるフリーソフトを用いて計算機実習をおこない、実際の運用方法やパラメータの設定方法などを実践的に学ぶ。本セミナーで学ぶことにより、今まで難解と感じられた独立成分分析が身近で「使える道具」であることが実感できるであろう。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年11月09日(金) 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 ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・信号処理、音声処理、画像処理関連の技術者・開発者の方
・脳波・脳磁気などの生体信号処理を扱っている技術者・研究者の方
・移動体通信、地質調査などに携わる方
予備知識 ・理工系大学1、2年程度の線形代数、微分積分、確率統計の知識(これらが不足している場合でも、必要に応じて復習します)
修得知識 ・独立成分分析の意義、手法の背景となる数理
・独立成分分析の定式化の方法
・各種手法の具体的なアルゴリズムとそれらの特徴や相違の理解
・具体的な応用例、プログラムの使用方法等
プログラム

1.独立成分分析の概要
  (1).独立成分分析とはどのようなものか
  (2).音声混合信号、画像混合信号の分離事例
  (3).問題の設定と定式化(数学的には何をしようとしているのか?)

2.数理的基礎
  (1).確率・統計の基礎(独立成分分析に用いられる確率・統計)
    a.平均、分散、統計量
    b.結合分布、周辺分布
    c.正規分布とその特徴、中心極限定理
    d.相関と統計的独立性
  (2).相互情報量とエントロピー
  (3).カルバック情報量

3.独立成分分析(ICA)の原理とアルゴリズム
  (1).ICAの定式化
  (2).独立性の測り方
    a.分布を用いる場合
    b.分布を用いない場合
  (3).勾配法によるアルゴリズム
  (4).不動点法によるアルゴリズム
  (5).ヤコビ法によるアルゴリズム
  (6).いくつかの実装方法(評価法、学習法による分類)

4.フリーソフトによる実例・実習
  (1).インターネット上にある有用な資料とその概説
  (2).インターネット上にある有用なフリーソフトとその使用方法
  (3).フリーソフトによる実習
      (混合画像、混合音声、混合時系列データなどの分離・再生)

キーワード 独立成分分析 分離 再生 音声混合信号 画像混合信号 カルバック情報 勾配法 不動点法 ヤコビ法
タグ 信号処理音声処理画像処理回路設計
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100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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