計測・情報処理機器の発達に伴い,大量の計測データが容易に得られるようになっているが,それらの中に含まれる情報を正しく解釈することは容易ではない。本講義は,形状・画像などの1次元および2次元の計測データに含まれる情報を抽出し,解釈するための数理処理について包括的かつ実用的に述べる。
Recently, because of the improvements of measuring instruments and computers, enormous measurement data can be acquired very easily. However it is not easy to interpret the information contained in such data correctly. In this lecture, mathematical processing method of extracting and recognizing the information contained in 1D and 2D measured data are explained comprehensively and practically.
計測機器と情報処理機器の発達に伴い,大量の計測データが容易に得られるようになっているが,その中に含まれる情報を正しく解釈することは容易ではない.本講義は,形状,画像を始めとする初めとする1次元,及び2次元の計測データに含まれる情報を抽出し,解釈するための数理処理について包括的かつ実用的に述べる.
計測データの取得方法
データの種類,計測の戦略
成分の分離
アナログフィルタリング,ディジタルフィルタリング,
フィルタバンク,雑音除去,波形ひずみの除去
特徴の抽出
フーリエ変換,ウェーブレット変換,自己相関・相互相関,
統計的パラメータ化,パラメータの回帰分析,
スペクトルの推定(FFT,情報エントロピー),フラクタル解析
講義の資料等を下記の場所に用意する予定
http://www.mips.mei.titech.ac.jp/member/hara/lecture/keisoku-joho/
講義内容に関しての最終レポートの提出により評価する.
内容は,計測データに対する各種の処理・分析を試みるものであり,
講義内容の基礎的な事項を理解していること,及び
それらを実データに利用できる能力があることが,合格の基準である.