☆本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、
データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説します。
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１． デジタル信号処理のための基礎知識
1-1.デジタル信号とフーリエ変換の基礎
(1) アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
(2) 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
(3) 離散フーリエ変換とその特性
1-2. デジタルフィルタの基礎
(1) デジタルフィルタの基礎
(2) 移動平均フィルタの特性
(3) 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
1-3. ウェーブレット変換の基礎
(1) 連続ウェーブレット変換とその特性
(2) 離散ウェーブレット変換とその特性
(3) ウェーブレット変換による画像処理
２． ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
2-1. 信号の種類と処理目的に適応する信号処理法の選択
(1) 信号の種類とそれに適応する処理法の例
(2) 定常信号の処理法の例
(3) 非定常信号の処理法の例
2-2. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
(1) フーリエ変換の知るべき特性
(2) フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
(3) フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
2-3. ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
(1) ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
(2) 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
(3) 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
３． IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例
3-1 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
(1) 実環境における音源方向定位の例
(2) ロボットの音源定位システムの応用例
3-2 ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
(1) 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
(2) 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
3-3 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
(1) 橋床のひび割れ検出の応用例
(2) プリント基板の欠陥検出の応用例
3-4 ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
(1) 水道管の漏水音から漏水箇所検出の例
(2) クルマの異音検出の例