信号処理の基礎とデジタルフィルタ設計法およびノイズ除去への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ デジタル信号処理の基礎、フィルタの分類と設計基準、FIRフィルタ・IIRフィルタの設計法、ノイズ除去の応用例 ~

・信号処理の基礎からMATLABによるノイズ除去の応用を修得し、信号特性に合わせたフィルタ設計に活かすための講座!

・信号処理技術の基礎からデジタルフィルタの種類・設計法と使い方を修得し、効果的なノイズ除去に活かそう!

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・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。

講師の言葉

 信号処理は、電気電子、情報通信、計測、画像、ビッグデータ等様々な分野で用いられており、産業応用において重要な技術のひとつである。

 本講演では、デジタル信号処理の基礎からデジタルフィルタの設計、ノイズ除去の応用例を、MATLABデモを用いてわかりやすく説明します。まず大学で一度学んだデジタル信号処理の基礎を復習しながら、デジタル信号処理システムの必要な知識を解説します。次に、デジタルフィルタについて、その種類、設計法や使い方などを解説します。

 また、画像処理の応用例を、MATLABデモを通じて紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年03月28日(月) 10:30 ~ 17:30
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 ・電気電子、画像、音声、通信、生体計測、計測制御、IoT関連の技術者の方
 (本講座で扱う応用例は画像処理の内容です)
予備知識 ・信号処理に携わる方であれば、特別な予備知識は不要です
 (三角関数、伝達関数、フーリエ変換について一度は学んだことがあるぐらいで十分です)
修得知識 ・畳み込み演算
・周波数特性の計算
・デジタルフィルタの設計
・ノイズ除去
プログラム

1.デジタル信号処理の基礎

  (1).離散時間信号と代表的な信号

  (2).離散時間システムとその性質

  (3).線形時不変(LTI)システム

  (4).LTIシステムのインパルス応答

  (5).畳み込み演算と基本性質

  (6).システムの差分方程式

  (7).FIRシステムとIIRシステム

  (8).システムの周波数特性(振幅と位相特性)

 

2.デジタルフィルタ設計

  (1).フィルタの分類

    a.インパルス応答による分類

    b.振幅特性による分類

    c.位相特性による分類

  (2).フィルタの設計基準

    a.最大平坦特性(MaxFlat)

    b.最大誤差最小化(MinMax)

    c.最小2乗誤差(LMS)

  (3).FIRフィルタの設計(MATLABデモ付)

    a.線形位相フィルタ

    b.振幅特性の設計

     ・窓関数法

     ・バターワースフィルタ(最大平坦)

     ・チェビシェフフィルタ(ミニマックス)

     ・最小二乗法

  (4).IIRフィルタの設計(MATLABデモ付)

    a.アナログフィルタを利用した方法

    b.直接的な設計法

 

3.ノイズ除去の応用例 (MATLABデモ付)

  (1).平滑フィルタによる応用例

  (2).画像ノイズ除去の応用例

  (3).圧縮動画像フリッカー除去の応用例

キーワード デジタル信号処理 離散時間信号 振幅特性 位相特性 インパルス応答 LMS 窓関数 IIRフィルタ FIRフィルタ ノイズ除去 MATLAB
タグ 信号処理画像処理
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
オンラインセミナー
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