～ ＦＩＲフィルタとＩＩＲフィルタ、適応フィルタの構成、教師有り／教師なし適応アルゴリズム、ノイズ除去と音源分離、Scilabによる実習 ～
・適応信号処理の基礎から、具体的な応用例とScilabによるシミュレーション実習を通して修得し、適応フィルタを用いたより高度な信号処理技術に活かすための講座！
・適応フィルタの原理から具体的なアルゴリズムとシミュレーション手法までを修得し、効果的なノイズ除去や信号分離に活かそう！
・PCは弊社にて用意いたします。ご希望の方にはファイルを差し上げますのでUSBをご持参下さい。
本講座は、特別な専門知識がない方でも理解できるよう、一般教養で学ぶ程度の数学を基礎として、適応フィルタの基礎から応用まで、すなわち原理から具体的なアルゴリズムとシミュレーション手法までを平易に解説します。また、実際の応用例を示した後に比較的シンプルな課題を用いてシミュレーションの実習を行います。
実習にはScilabというシミュレータを用いますが、初めての方でも、プログラム経験があまりない方でもシミュレーション出来るように実習を進めます。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・適応フィルタについて基礎から修得したい技術者の方 ・画像、音（音声、騒音、音響、異常音）、計測、生体、通信、回路などの信号処理技術に関わる技術者の方 |
| 予備知識 |
・一般教養で習う基礎的な数学を学んでいる技術者の方であれば、特別な専門知識は不要 ・PC操作に慣れていれば、Scilabの経験はなくても大丈夫です |
| 修得知識 |
・適応アルゴリズムの基礎 ・適応フィルタを用いた各種システムのシミュレーションが独自にできるようになる |
| 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）．適応フィルタの構成 （３）．ウィナー理論と教師有学習 （４）．最小二乗法と教師有り学習 （５）．教師なし学習の原理 （６）．ニューラルネットワークと機械学習の概要
２．適応アルゴリズムとノイズ除去・音源分離の応用例 （１）．同定モデル、予測モデル、デコンボリューションモデル （２）．空間モデルと時空間モデル （３）．教師有り適応アルゴリズム ａ．ＬＭＳアルゴリズムとその拡張（ＮＬＭＳアルゴリズム等） ｂ．ＲＬＳアルゴリズムとその拡張 ｃ．その他 （４）．教師なし適応アルゴリズム ａ．ブラインド同定アルゴリズム ｂ．ブラインドデコンボリューションアルゴリズム ｃ．ブラインド信号源分離アルゴリズム ｄ．その他 （５）．機械学習の概要 （６）．実際の応用例 ａ．ノイズキャンセラ ｂ．エコーキャンセラ ｃ．回線等化器 ｄ．効能率符号化 ｅ．音源分離 ｆ．物体検知
３．適応アルゴリズムのデモ （１）．エコーキャンセラ(音声）のデモ （２）．定常ノイズ・非定常ノイズと脈波の分離のデモ （３）．機械学習：物体検知のデモ
４．適応信号処理のシミュレーション：Scilabによる実習 （１）．ＬＭＳアルゴリズムを用いたノイズ除去の応用 ａ．FIRフィルタ ｂ．FIRフィルタのインパス応答 ｃ．FIRフィルタの周波数特性及びDFT（フーリエ変換） ｄ．LMSアルゴリズム基礎 ｅ．LMSアルゴリズムに基づくシステム同定法 （２）．ブラインド適応アルゴリズムを用いた音源分離の応用 ａ．空間フィルタ ｂ．ブラインド信号源分離（BSS）アルゴリズムの基礎 ｃ．BSSを用いた音声の分離 |
| キーワード | ＦＩＲフィルタ ＩＩＲフィルタ 最小二乗法 ウィナーフィルタ 教師なし学習 ニューラルネットワーク 機械学習 ＬＭＳ ＲＬＳ ノイズキャンセラ エコキャン ANC 定常ノイズ 非定常ノイズ デジタルフィルタ BSS |
| タグ | 信号処理 |
| 受講料 |
一般 (1名)：57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：51,700円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
