通信技術・センシング(生体データ/センサー/レーダーなど)・画像認識・音声認識・・・
様々な情報データを信号処理するために必要となる知識を基礎から解説!

スペクトル解析や難解なアルゴリズムの本質など独学では理解しにくい部分を習得できます

ディジタル信号による
統計的信号処理の基本原理の理解と応用【WEBセミナー】
~通信技術/計測データ/画像処理/音声認識 信号処理の基本~

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セミナー概要
略称
統計的信号処理【WEBセミナー】
セミナーNo.
st210701
開催日時
2021年07月07日(水) 10:00~16:30
主催
サイエンス&テクノロジー(株)
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員:  35,200円 (本体価格:32,000円)
会員:  33,440円 (本体価格:30,400円)
学生:  35,200円 (本体価格:32,000円)
価格関連備考
定 価 :1名につき 35,200円(税込)
会員価格:1名につき 33,440円 2名の場合 49,500円、3名の場合 74,250円(税込)

※上記会員価格は受講者全員の会員登録が必須となります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※他の割引は併用できません。
※セミナー請求書は代表者のメールアドレスにPDFデータを添付しお送りいたします。
備考
※資料付:製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
 ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
 ※開催日の4~5日前に発送します。
  開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。
 ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
  セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、
  ご了承下さい。
  Zoom上ではスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

【ライブ配信(Zoom使用)セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
・お申し込み後、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・セミナー中、講師へのご質問が可能です。
講座の内容
受講対象・レベル
高校数学程度の知識を有する方(分野的な制約は特になし)
習得できる知識
・ディジタル信号処理の基礎
・統計的信号処理技術の広い知識、利用のノウハウ
・最近の研究動向
趣旨
 本講演では、ディジタル信号処理の中でも特に統計的信号処理と呼ばれる統計を扱う信号処理技術に関して、詳しくご説明致します。具体的にはスペクトル解析、適応信号処理が中心的なテーマとなりますが、それらの理解を助けるためにディジタル信号処理の基本概念からはじめ、スペクトル解析の準備としてフ-リエ変換について定義の他に物理的解釈に触れ、統計信号処理の応用に至るまでをカバーします。

 理工系の大学では、必ずと言っていいほど、ディジタル信号処理に関する講義が行われます。しかしながら、学部の講義では時間の関係上、統計的信号処理まで進めないのが現状です。よって、現実問題として多く遭遇する不規則信号の取り扱いは、実際に対応される企業技術力に依存することになりますが、総計的信号処理に利用されるアルゴリズムの複雑さは、その理解の妨げが企業展開のネックになることが懸念されます。

 本講演では、個々のアルゴリズムの本来の狙いは何かを理解することを目的とし、丁寧な説明を心がけ、参加者の理解の一助となることを目指します。
プログラム

1.信号処理の基礎的事項
 1.1 離散時間信号
 1.2 離散時間システム

2.フーリエ解析
 2.1 フーリエ級数
 2.2 フーリエ変換
 2.3 離散フーリエ変換
  2.3.1 性質
  2.3.2 高速フーリエ変換

3.線形システムと統計モデル
 3.1 線形時不変システム
 3.2 Z変換
 3.3 差分方程式
 3.4 信号モデル
  3.4.1 自己回帰(AR)モデル
  3.4.2 自己回帰移動平均(ARMA)モデル

4.スペクトル解析
 4.1 不規則信号
  4.1.1 相関関数
  4.1.2 パワースペクトル
 4.2 ノンパラメトリック法
 4.3 パラメトリック法
  4.3.1 線形予測
  4.3.2 ARスペクトル推定
  4.3.3 ARMAスペクトル推定
  4.3.4 次数推定
 4.4 部分空間法

5.適応信号処理
 5.1 適応アルゴリズム
  5.1.1 LMSアルゴリズム
  5.1.2 RLSアルゴリズム
  5.1.3 各種アルゴリズム
 5.2 フィルタ構成
 5.3 応用例
  5.3.1 エコーキャンセラ
  5.3.2 ノイズキャンセラ
  5.3.3 イコライザ

6.最新動向
 6.1 スペクトル解析
 6.2 適応信号処理

□ 質疑応答 □

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