独立成分分析・ブラインド信号処理の基礎とノイズ除去・信号分離の応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 確率・統計と情報理論の基礎、独立成分分析とブラインド信号分離の原理とアルゴリズム、信号分離の応用例 ~

・混入した雑音の除去や特定信号の抽出技術を修得し、画像・音声・生体情報処理や異常検知における信号分離の応用に活かすための講座!

・確率・統計の基礎から、独立成分分析やブラインド信号処理のアルゴリズム、その応用までを修得し、多チャンネルで計測されたデータの信号分離に活かそう!

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講師の言葉

 音声や画像から脳波まで、身の回りのデータを取得する際に、混入した雑音を除去したい、もしくは混ざってしまった信号から特定の信号を取り出したいことがある。独立成分分析、およびブラインド信号分離は、多チャンネルで計測されたデータを、統計的な指標により混ざる前の信号に分離する手法である。

 本講座では、これらの理論について、背景となる確率統計学の復習をおこなった後に、各理論の解説をする。またプログラムの実演を行う。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年10月14日(金) 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 ・多チャンネル(複数箇所)で信号を取得するデータを扱う技術者、研究者の方
 (音、画像、通信、生体、計測、他)
予備知識 ・線形代数、微積分、確率統計および信号処理の概要程度の知識
修得知識 ・独立成分分析およびブラインド信号分離を理解するための確率統計の基礎
・独立成分分析およびブラインド信号分離の仕組みの理解
・独立成分分析およびブラインド信号分離の簡単な実装について(MATLAB)
プログラム

1.独立成分分析とブラインド信号分離の概要

  (1).信号分離とはどのようなものか

  (2).音声混合信号や画像混合信号の分離例

  (3).ブラインド信号分離の定式化

  (4).独立成分分析 (ICA) とブラインド信号分離 (BSS) の関係の概要

 

2.ICAおよびBSSで必要な確率・統計と情報理論

  (1).独立成分分析に用いられる確率・統計の復習

    a.確率変数と確率分布

    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).自己相関関数と相互相関関数

  (3).相互情報量とエントロピー

  (4).カルバック・ライブラー情報量

 

3.独立成分分析とブラインド信号分離の原理とアルゴリズム

  (1).ブラインド信号分離の定式化

  (2).独立性の測り方

  (3).独立成分分析のアルゴリズム:特徴と使い分け

  (4).遅延がある場合の信号分離

 

4.信号分離の応用例:MATLABによるデモ

  (1).インターネット上にある有用な資料とその概説

  (2).混合画像データの分離

  (3).混合音声データの分離

  (4).混合時系列データの分離

  (5).脳波信号からの電源ノイズ除去

キーワード 独立成分分析 ICA ブラインド信号分離 BSS 音声混合信号 画像混合信号 勾配法 不動点法 ヤコビ法 混合データ ノイズ除去 相関関数 カルバック・ライブラー情報量
タグ 信号処理音声処理画像感性・脳科学・認知工学
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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