～ FIRフィルタとIIRフィルタ、カルマンフィルタとの関係、主な適応アルゴリズム：LMS法・NLMS法・APA法・RLS法の特徴と使い分け方、エコーキャンセラ、信号分離、雑音除去への応用 ～
・適応アルゴリズムの動作を視覚的に捉えることで理解を深め、状況や目的に応じた適切な手法を選定し、活用するための講座！
・適応フィルタの基礎から発展的な応用までを修得し、画像、音、制御や観測信号の効果的なノイズ除去、信号分離への応用に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
適応フィルタの基礎から応用までを解説します。幾何学的なイメージによって適応アルゴリズムの動作を視覚的に捉えられるように、数式の意味を図解します。適応アルゴリズムの幾何学的イメージを習得することで、アルゴリズムの振る舞いに対する理解が深まり、工学の実問題に応用した際の性能を「直感的に」予測することができるようになります。また、結果を解析する際にも大いに役立ちます。
基礎に重点をおいて説明しますが、時間が許す範囲で発展的な内容にも触れたいと思っています。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・メーカー・スタートアップ企業の技術者・研究者の方 ・画像、音声・音響・騒音、通信、制御、計測、観測、生体情報に携わる方 |
| 予備知識 | ・大学１～２年度に習う、線形代数の基礎知識 |
| 修得知識 |
・様々な適応アルゴリズムを体系的に理解できるようになる ・状況や目的に応じて、適切な適応アルゴリズムを選択できるようになる |
| プログラム |
１．適応フィルタの基礎事項と準備 （１）．FIRフィルタとIIRフィルタ （２）．適応フィルタの基本構成 （３）．ウィナー・ホッフ方程式 （４）．最適化と勾配法 （５）．連立方程式と直交射影 （６）．カルマンフィルタとの関係
２．適応アルゴリズムとその特長：基礎編 （１）．最小平均2乗 (LMS) 法 （２）．学習同定 (NLMS) 法 （３）．アフィン射影 (APA) 法 （４）．再帰的最小二乗 (RLS) 法 （５）．各手法の利点と欠点 （６）．各手法の使い方と注意点
３．適応アルゴリズムとその特長：発展編 （１）．スパース適応アルゴリズム: 多数の零係数を持つ未知系に対する高速化 （※エコーキャンセラや通信路推定などに応用されています） （２）．制約付き学習同定 (CNLMS) 法: 線形制約条件の活用法 （※レーダなどへの応用に使われています）
４．応用例 （１）．信号分離・干渉除去 （２）．音響システムにおけるエコーキャンセラ （３）．雑音除去
※波形や音声のデモがございます |
| キーワード | FIRフィルタ IIRフィルタ カルマンフィルタ 最小平均2乗法 LMS スパース適応アルゴリズム 信号分離 干渉除去 雑音除去 |
| タグ | 信号処理、通信、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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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