１．信号処理の基礎

　　（１）．はじめに

　　　　ａ．信号処理とは

　　　　ｂ．産業における信号処理

　　　　ｃ．音響信号処理の概要

　　（２）．信号の表現と時間周波数解析

　　　　ａ．連続時間信号と離散時間信号

　　　　ｂ．サンプリング定理

　　　　ｃ．フーリエ変換と周波数解析

　　　　ｄ．短時間フーリエ変換と時間周波数解析

　　　　ｅ．応用例：音響信号の変換・雑音抑圧

　　（３）．線形時不変システムとフィルタリング

　　　　ａ．線形性と時不変性

　　　　ｂ．インパルス応答と畳み込み

　　　　ｃ．ローパス・ハイパス・バンドパスフィルタ

　　　　ｄ．フィルタリングによる雑音抑圧

　　（４）．演習：単チャネル信号の解析とフィルタリング

　　　　ａ．音響信号の読み込みと波形表示

　　　　ｂ．フーリエ変換によるスペクトル解析

　　　　ｃ．短時間フーリエ変換によるスペクトログラム表示

　　　　ｄ．簡単なフィルタリングによるノイズ低減

２．複数のセンサを活用した信号処理とその応用

　　（１）．多チャネル信号処理とは

　　　　ａ．単チャネル処理の限界

　　　　ｂ．多チャネル信号の表現

　　　　ｃ．空間情報とセンサ間の関係

　　（２）．多チャネル線形時不変システム

　　　　ａ．単一入力・複数出力の観測モデル

　　　　ｂ．畳み込み混合モデル

　　　　ｃ．ステアリングベクトルと伝達関数

　　（３）．基礎：音の到来時間差の推定と利用

　　　　ａ．到来時間差とは

　　　　ｂ．相互相関関数に基づく時間差推定

　　　　ｃ．遅延和ビームフォーマ

　　（４）．応用：最適化に基づく雑音抑圧

　　　　ａ．ビームフォーマの基礎

　　　　ｂ．MVDR ビームフォーマによる雑音抑圧

　　　　ｃ．発展的な多チャネル信号処理

　　（５）．分散センシングとセンサネットワーク

　　　　ａ．センサアレイとセンサネットワーク

　　　　ｂ．音響センサネットワーク：利点と課題

　　　　ｃ．音響センサネットワークの展開

　　（６）．演習：多チャネル信号処理による音源強調

　　　　ａ．多チャネル信号の作成

　　　　ｂ．ビームフォーマによる音源強調

　　　　ｃ．ブラインド音源分離の利用

３．グラフ信号処理の基礎と応用

　　（１）．グラフ信号処理の必要性

　　　　ａ．従来の信号処理が得意とする問題

　　　　ｂ．規則的な時間軸・空間軸から不規則・複雑な構造へ

　　　　ｃ．グラフ信号処理とは

　　（２）．グラフ理論の基礎

　　　　ａ．グラフとは

　　　　ｂ．グラフと行列表現

　　　　ｃ．グラフの応用例：最小全域木

　　（３）．グラフ上の信号とその解析

　　　　ａ．グラフラプラシアン

　　　　ｂ．グラフ信号とその解析

　　　　ｃ．グラフ上の滑らかさとグラフフーリエ変換

　　（４）．グラフ信号処理におけるフィルタリング

　　　　ａ．グラフ信号に対するフィルタリングとは

　　　　ｂ．グラフローパスフィルタ

　　　　ｃ．応用例：異常センサの検知

　　（５）．演習：欠損値の補間

　　　　ａ．2次元平面上にセンサを配置

　　　　ｂ．距離に基づくグラフの作成

　　　　ｃ．グラフ信号処理を用いた欠損値の補間

　　（６）．まとめ

　　　　ａ．信号処理とグラフ信号処理

　　　　ｂ．グラフ信号処理の可能性と現状の限界

　　　　ｃ．本セミナー全体のまとめ