ディジタル信号処理の基礎とディジタルフィルタの設計のポイントおよび雑音除去技術と圧縮センシングへの応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 現場で役立つ高速フーリエ変換(FFT)の使い方、フィルタ実装の基礎と注意事項、独立成分分析を用いた雑音除去技術 ~

・アナログ信号を意識した実践的なディジタル信号処理技術を修得し、高精度な製品開発に応用するための講座
・「センサー等で混入する雑音の除去」や「アナログ信号のディジタル化」に必須のディジタル信号処理技術の活用ポイントを修得し、高機能なシステム開発に活かそう!

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講師の言葉

 センサーなどで扱う信号の多くはアナログ信号です。ただし、アナログ領域で混入する雑音の除去処理には、しばしばディジタル信号処理技術が使用されます。そこで本講義では、アナログ信号を意識したディジタル信号処理技術を学ぶことで、実践的なディジタル信号処理技術の利用方法を学びます。
 具体的には、「センサー等で混入する雑音」や「アナログ信号のディジタル化」等のディジタル信号処理技術のバックグラウンドにあたる基礎知識から、ディジタル信号処理技術を使いこなすために必要な数学的知識、具体的なセンサーシステムに用いるディジタル信号処理技術や発展的なディジタル信号処理技術の紹介も行います。
 つまり本講義では、講義による基礎知識と実演を通し、アナログ信号を意識したディジタル信号処理技術活用に関する受講者のスキル向上を目指します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2025年01月27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 ・雑音除去にディジタル信号処理を検討している技術者・研究者の方
・普段からディジタル信号処理を活用しているが、「より知識を深めたい」または「スキルアップを行いたい」技術者・研究者の方
・アナログ信号を意識した、実践的なディジタル信号処理技術を習得したい技術者・研究者の方
・若手電気系技術者の方
予備知識 ・高校数学以上の基礎知識
修得知識 ・基本的なディジタル信号処理技術の原理が理解できる
・ディジタル信号処理が活用できる基礎知識が得られる
・対象の雑音に対してどのようなディジタル信号処理技術を使うべきか検討できる
・高度なディジタル信号処理技術を学習するために必須な基礎知識が得られる
プログラム

1.信号処理の基礎知識
  (1).信号処理の必要性
    a.信号品質の改善
    b.情報圧縮
    c.変復調
  (2).アナログ信号とディジタル信号
    a.信号の違い
    b.処理方法の違い
  (3).センサーシステムで考慮すべき雑音
    a.雑音の種類
    b.混入事例
  (4).数学的基礎
    a.z変換
    b.線形時不変システム

2.ディジタル信号処理の基礎
  (1).アナログ信号からディジタル信号に変換
    a.標本化・標本化定理
    b.量子化
    c.オーバーサンプリング、デルタシグマ変調
  (2).信号の周波数分析
    a.フーリエ変換
    b.窓関数
    c.現場で役立つ高速フーリエ変換(FFT)の使い方
    d.ソフトウエアを用いたDFTのデモンストレーション

3.ディジタルフィルタの設計とそのポイント
  (1).フィルタの設計
    a.周波数応答と伝達関数
    b.FIRフィルタとIIRフィルタ
  (2).フィルタ実装に関する基礎知識
    a.ソフトウエア
    b.ハードウエア
  (3).ソフトウエアを用いたディジタルフィルタ設計のデモンストレーション
  (4).ディジタル信号をアナログ信号に変換する
    a.実現方法
    b.実装における注意事項

4.センサーシステムに用いるディジタル信号処理技術
  (1).ハム除去
  (2).帯域制限
    a.低雑音化
    b.特徴抽出

5.発展的なディジタル信号処理技術とその応用
  (1).独立成分分析を用いた雑音除去技術
    a.独立成分分析の基礎
    b.独立成分分析の簡単なデモンストレーション
  (2).圧縮センシング
    a.圧縮センシングの基礎
    b.実装例紹介
  (3).その他の機械学習を用いた雑音除去手法例の紹介
    a.オートエンコーダー
    b.畳み込みニューラルネットワーク

6.質疑応答・相談

キーワード アナログ信号 ディジタル信号 センサーシステム z変換 線形時不変システム 量子化 オーバーサンプリング デルタシグマ変調 フーリエ変換 窓関数 ディジタルフィルタ ハム除去 帯域制限 独立成分分析 圧縮センシング オートエンコーダー 畳み込みニューラルネットワーク
タグ AI・機械学習信号処理通信変復調センサ
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