～ 適応フィルタの基礎、適応アルゴリズムと使い分け：LMS・NLMS・APA・RLS、雑音除去・信号分離・最適化の応用 ～
・適応アルゴリズムの動作を視覚的に捉えながら理解を深め、状況や目的に応じた信号処理・フィルタ設計に活かすための講座！
・適応信号処理の基礎と主なアルゴリズムの特徴、エコーキャンセラや最適化などの応用を修得し、適応フィルタを用いたノイズ除去・信号分離に活かそう！
・デモで紹介するファイル（M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。
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。
日本音響学会誌の連載講座「適応信号処理への凸解析的アプローチ（2022年8月号～12月号）」の内容についても、簡単に触れる予定です。基礎に重点をおいて説明しますが、一部、発展的な内容もお話しできればと思っています。
| 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 |
・適応フィルタの基礎から修得したい技術者、研究者の方 ・画像、音声・音響・騒音、通信、制御、計測、観測、生体情報に携わる技術者、研究者の方 |
| 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 （１）．FIRフィルタとIIRフィルタ （２）．適応フィルタの基本構成 ａ．トランスバーサルフィルタによる構成例 （３）．ウィナーフィルタ （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 （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 （７）．凸解析的に基づく基本原理
３．適応アルゴリズムの発展 （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）
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 ａ．適応ビームフォーマ法の性能の向上 ｂ．シミュレーションの条件と結果 （３）．雑音除去 （４）．最適化 ａ．最適化アルゴリズム ｂ．適応フィルタへの凸解析の応用
※波形や音声のデモがございます
参考資料 （１）．「適応並列劣勾配射影(APSP)法:並列計算による高速化と雑音へのロバスト性」 （２）．制約付き学習同定 (CNLMS) 法: 線形制約条件の活用法 |
| キーワード | FIRフィルタ IIRフィルタ Transversal filter ウィナーフィルタ LMS 凸解析 スパース適応アルゴリズム エコーキャンセラ ノイズ除去 信号分離 |
| タグ | 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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
