平成24年度

授業科目					担当教員				開講期
デジタル信号処理					今西望				後期
科目番号					対象学年				必修・選択の別		単位数
610117					2年　生産工学専攻						２単位
授業概要 信号処理とは、光学信号、音声信号、電磁気信号などの様々な信号を数学的に加工するための学問・技術である。本講義では、コンピュータを用いたデジタル信号処理に注目し、膨大な時系列データから重要な情報を抽出するための前処理としての信号処理に重点を置く。　ノイズが重畳した観測信号からの元信号の抽出や状態あるいは未来の値を推定する諸理論（基礎編・応用編）を実習をとおして学ぶ。 　　到達目標 　　　1. ノイズと信号の区別ができる 　　　2. スペクトル解析とは何かが理解できる 　　　3. ＦＦＴの用途が理解できる 　　　4. 用途に応じたモデルベース信号処理が理解できる
教科書 配布資料等 参考書 スペクトル解析、日野幹雄著、朝倉書店 科学計測のためのデータ処理入門、南茂夫監修・河田聡編著、ＣＱ出版社 Signal Processing: The Model-based Approach, J.V.Candy, McGraw-Hill
授業の進め方 本講義では、＜基礎編＞と＜応用編＞とに分け、＜基礎編＞ではFFTやDFT計算理論を、＜応用編＞では、目的に応じた信号処理の手法を、実際の測定データを用いて適用することにより、その有効性や限界性を知るための演習を行う。
授業内容 1 離散フーリエ変換の基礎 2 離散フーリエ変換によるスペクトル解析 3 高速フーリエ変換の基礎(1) 4 高速フーリエ変換の基礎(2) 5 高速フーリエ変換によるスペクトル解析(1) 6 高速フーリエ変換によるスペクトル解析(2) 7 ＡＲモデルのパラメータ推定理論 8 ＡＩＣを用いたＡＲモデル最適次数の決定 9 ＡＲモデルによるスペクトル推定 10 実際の時系列データを用いた実習（１） 11 実際の時系列データを用いた実習（２） 12 カルマンフィルタとは 13 カルマンフィルタ理論 14 実際の時系列データを用いた実習 15 モデルベース状態推定技術の新展開
成績評価の方法 与えられた課題に関するレポートを100%で評価する。
学生へのメッセージ 計測制御技術の発展に伴い、膨大な時系列データが蓄積されるようになってきました。重要なのは、膨大な時系列データの中から、いかに必要な情報を抽出するかといった、いわゆるデータマイニングの手法を身につけておくことだと思います。ノイズに埋もれた信号の中から新しい知見を得ることができるでしょう、不規則な信号からある種の規則性が見えてくるかも知れません。目的に応じた種々の手法を使い分けてみましょう。
学習・教育目標 (生産工学)						学習・教育目標 (電子工学)			学習・教育目標 (生物応用化学)
機械工学コース			環境材料工学コース
Ａ−２			A