～ 線形観測モデルの逆問題を考えるアプローチとベイズ統計学に基づく確率推論のアプローチ、推定・検出の応用例、Scilabによるデモ ～
・観測データから未知ベクトルを推定する問題を中心に修得し、信号推定や信号検出に活かすための講座！
・線形観測モデルやベイズ推論による信号推定法を修得し、限られたデータ、少ない観測データからの高精度な推定や検出に活かそう！
・信号推定の主要な手法を短時間で俯瞰的に学べる講座です！
※デモで紹介するコードのファイルを差し上げます
・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。
信号処理の基本的な問題であり、かつ現場で最も直面することが多いと考えられる観測データから未知ベクトルを推定する問題を中心に、線形観測モデルの逆問題を考えるアプローチとベイズ統計学に基づく確率推論のアプローチの両方について、その理論的な背景から実際のアルゴリズムまで解説します。
具体的には、最小二乗法や最小平均二乗誤差推定、圧縮センシング（スパースモデリング）、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、確率伝搬法などのテーマについて関連事項を解説します。
| 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 |
・音、画像、通信、生体信号、計測、観測データを扱う企業、公的機関の技術者の方 ・信号処理、データ解析に携わる技術者の方 |
| 予備知識 | ・線形代数と確率統計の初等的な知識 |
| 修得知識 |
・観測データから未知ベクトルを推定する問題に対処できる ・限られたデータ、少ない観測データから高精度な推定や検出ができる |
| プログラム |
１．線形観測モデルの基礎 （１）．信号モデルの基礎 （２）．信号の統計的性質の基礎 （３）．重み係数最適化の基礎
２．線形観測モデルの信号推定法 （１）．線形観測モデルと逆問題 （２）．最小二乗法 （３）．最小平均二乗誤差推定 （４）．最大比合成 （５）．圧縮センシング （６）．応用例：通信信号の推定、検出 ａ．線形観測モデル、最小二乗推定、（線形）MMSE推定 ｂ．圧縮センシングのアルゴリズム ｃ．Scilabによるデモ
３．ベイズ推論の基礎 （１）．ベイズ推論と信号推定法の全体像 （２）．ベイズの定理と確率推論問題 （３）．条件付き独立 （４）．サンプリング法 ａ．離散分布からのサンプル生成 ｂ．ガウス分布からのサンプルの生成法 ｃ．棄却サンプリング ｄ．SIR (sampling／importance－resampling)
４．ベイズ推論による信号推定法 （１）．状態空間モデル （２）．重要な分布 ａ．予測分布 ｂ．フィルタ分布 ｃ．平滑化分布 （３）．粒子フィルタ：予測とフィルタリング （４）．カルマンフィルタ （５）．確率伝搬法 （６）．応用例：通信信号の推定、検出 ａ．時系列生成 ｂ．粒子フィルタ、カルマンフィルタ ｃ．Scilabによるデモ
参考資料：Scilabの使い方 |
| キーワード | 信号モデル 線形観測モデル 信号推定法 最小二乗法 圧縮センシング 状態空間モデル ガウス分布 ベイズ推論 Scilab 確率伝搬法 粒子フィルタ カルマンフィルタ |
| タグ | 信号処理、通信、データ解析、音声処理、画像 |
| 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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
