～ 不規則信号・統計の基礎、不規則信号の処理、雑音除去、信号の分類・認識、教師無し分類と教師有り分類、応用例 ～
・不規則信号処理と機械学習を組み合わせ、状況や目的に応じた信号の使い分けや設計パラメータの決定に活かすための講座！
・不規則信号と機械学習の処理方法を体系的に修得し、従来の信号処理では対処できないノイズ除去や識別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。
不規則信号処理技術の基礎と機械学習と組み合わせたノイズ除去・識別への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
信号処理や信号解析は、電気電子、情報通信、計測、制御、機械、データ解析等の幅広い分野で用いられています。観測する実世界の信号から未知雑音を解析し除去した後に、ＡＩにより自動判別し識別する方法が考案されています。
ここでは、従来の不規則信号と機械学習の処理方法を網羅的に俯瞰するとともに、状況や目的に応じた使い分けや設計パラメータの決め方に至るまで、具体例・デモを交えて説明致します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・信号処理および機械学習の基礎を学びたい技術者の方 ・不規則信号の雑音除去を学びたいと考えている技術者の方 ・機械学習と不規則信号処理の関連性について学びたいと考えている技術者の方 ・画像、音（音声、音響、騒音）、生体情報、通信、計測、観測に携わる技術者の方 |
| 予備知識 | ・フーリエ変換、統計の基礎知識 |
| 修得知識 |
・信号処理と機械学習の知識 ・周波数解析の方法 ・不規則信号処理の方法 ・機械学習の方法 |
| プログラム |
１．不規則信号・統計の基礎 （１）．不規則信号 （２）．フーリエ解析 ａ．フーリエ変換 ｂ．サンプリングと高速フーリエ変換（FFT） （３）．統計 ａ．ヒストグラム ｂ．確率分布
２．不規則信号の処理 （１）．スペクトル変動 ａ．スペクトログラム ｂ．ウェーブレット変換 （２）．特徴量 ａ．MFCC、MFB ｂ．低次元化（PCA） （３）．雑音除去 ａ．スペクトルサブトラクション ｂ．ウィナーフィルタ
３．機械学習の手法と不規則信号処理との関連 （１）．信号の分類、認識 ａ．信号の識別 ｂ．混同行列 ｃ．評価指標（適合率、再現率、Ｆ値、ROC曲線など） （２）．教師無し分類 ａ．クラスター分析（ハードクラスタリング、ソフトクラスタリング） ｂ．ｋ近傍法 （３）．教師有り分類 ａ．判別分析 ｂ．ベイズ識別 ｃ．サポートベクターマシン ｄ．ニューラルネットワーク
４．不規則信号処理と機械学習を組み合わせた応用例 （１）．応用例１：VAD （２）．応用例２：環境音の推定 |
| キーワード |
フーリエ解析 信号処理 FFT ヒストグラム random signal 不規則信号処理 機械学習 スペクトルサブトラクション ウィナーフィルタ ウェーブレット変換 混同行列 クラスター分析 判別分析 ベイズ識別 SVM 深層学習 Deep Learning 雑音 |
| タグ | 統計・データ解析、信号処理 |
| 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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