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  3. 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】

〇生体情報やセンサー計測・レーダーなどのセンシング技術　　　
〇自動化に向けた画像認識や音の認識、通信技術などのデータ処理

様々なディジタル信号を扱う上で基礎となる「統計的信号処理」を詳しく解説！
難解なスペクトル解析やアルゴリズムの本質など独学では理解しにくい部分を
音、画像、通信等への応用例などを用いてわかりやすく解説致します

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～

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

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.
st221115
開催日時
2022年11月22日（火） 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
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  39,600円 （本体価格：36,000円）
会員：  37,620円 （本体価格：34,200円）
学生：  39,600円 （本体価格：36,000円）
価格関連備考
定　価　：1名につき 39,600円（税込）
会員価格：1名につき 37,620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
※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。
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ございません
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。
　音、画像、通信等のデータは不規則信号です。不規則信号を処理するためには不規則信号処理が必要です。それが統計的信号処理です。具体的にはスペクトル解析、適応信号処理が中心的となりますが、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、そ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。また、音、画像、通信等への応用例を複数挙げ、実際にどのように利用可能かのヒントを示します。圧縮センシング、独立成分分析、カルマンフィルタなどの最近の技術についても紹介し、それらも含め、講師のこれまでの企業との共同研究の経験から統計的信号処理の利用のノウハウを解説致します。さらには最近の統計的信号処理技術の進展や動向に関しても言及する予定です。
プログラム

１．信号処理の基礎的事項
　1.1　サンプリング
　1.2  離散時間信号
　1.3　離散時間システム(ディジタルフィルタ)
　1.4  FIRフィルタとIIRフィルタ

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　離散フーリエ変換と高速フーリエ変換(FFT)
　2.4  処理例
　
３．スペクトル解析
　3.1　不規則信号
　　3.1.1　相関関数
　　3.1.2　パワースペクトル
　3.2　ノンパラメトリック法
　3.3　パラメトリック法
　　3.3.1　線形予測
　　3.3.2　ARスペクトル推定
　　3.3.3　ARMAスペクトル推定
　　3.3.4　次数推定
　3.4　部分空間法
　3.5 応用例

４．適応信号処理
　4.1　適応アルゴリズム
　　4.1.1　LMSアルゴリズム
　　4.1.2　RLSアルゴリズム
　　4.1.3　各種アルゴリズム
　4.2　応用例
　　4.2.1　システム同定
　　4.2.2  エコーキャンセラ
　　4.2.3　ノイズキャンセラ
　　4.2.4  信号強調
　　4.2.5　イコライザ
    4.2.6  その他

５．最近の技術と応用
　5.1　圧縮センシング
　5.2　独立成分分析
　5.3　カルマンフィルタ
　5.4　音、画像、通信等への応用

６．最新動向
　6.1　適応信号処理の進展
　6.2　深層学習との関連性
　6.3　その他

□ 質疑応答 □

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