最初に物理現象の計測,および計測された信号の処理の概念と応用分野について講述する.
次いで線形な信号の処理として,スペクトル解析およびフィルタリングについて講述する.その後に非線形な信号処理として,統計的信号処理,適応信号処理について講述する.最後に信号を分析・評価するための解析方法について講述する.
機械やシステムに周囲の環境に適合した動作をさせるためには,物理現象から必要な情報を得てその評価を行う必要がある.
本授業科目では,その最初のステップとして,現象を測定して分析するための知識と技術を身につけてもらうことを狙いとしている.
本講義を履修することによって次の能力を修得する
1) 現象に関する情報の計測とデジタル化に対する理解
2) 時系列信号に対する基礎的,および高度な処理の理解
3) 以上の処理を実際に適用できる技術
計測,信号処理,デジタル信号処理,スペクトル解析,フィルタ
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
講義と理解を確認するための簡単な演習を行う
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 信号の計測・処理の概念と応用分野 | 信号の計測・処理の概念と応用分野に関する理解 |
第2回 | スペクトル解析 | パワースペクトル,フーリエ変換,最大エントロピー法に関する理解 |
第3回 | 1次元フィルタリング | 線形フィルタリングに関する理解 |
第4回 | 2次元フィルタ,ノイズ除去 | 2次元フィルタ,相関関数,アンサンブル平均に関する理解 |
第5回 | 波形の幾何学的解析 | フラクタル解析,ウェーブレット解析に関する理解 |
第6回 | 信号の統計処理 | 信号波形のパラメータ化とパラメータの統計処理 |
第7回 | 波形歪みの補正 | 逆畳み込み,モルフォロジカルフィルタリングに関する理解 |
第8回 | まとめ | まとめ |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
講義資料はT2SCHOLAで配布する
ランダムデータの統計的処理: J. S. ベンダット,A. G. ピアソル, 培風館(1976)
Chaotic and Fractal Dynamics(カオスとフラクタルのダイナミクス): Francis C. Moon, Wiley-Interscience(1992)
講義内容について理解したことを毎回の簡単なクイズで確認する。また、講義で得た知識を実データに応用することができることを2回の課題によって評価する.
特になし