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AI・IoT時代に求められるデジタル信号処理の基本技術と応用例【LIVE配信】
〜 ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック /
IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例 など 〜

■開催日時:2022年08月26日(金) 10:30〜16:30

■会場:【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 

■定員:30名

■受講料:49,500円(税込、資料付き/1人)
※最新のセミナー情報を「配信可」にすると割引適用(登録無料)
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、44,000円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。

■備考:
資料付き
【LIVE配信セミナーとは?】

■主催:(株)R&D支援センター

■講師:
広島工業大学 工学部知能機械工学科 教授 博士(工学) 章 忠 氏
【ご専門】計測工学、知的システム

【ご略歴】
 1984年中国・長安大学大学院修士修了.同年同大学助手.1986年講師.1993年岡山大学大学院
博士課程修了.2004年まで、岡山県工業技術センター,計測制御研究室長・専門研究員,岡山県立
大学大学院・助教授.1998年9月から1999年3まで,オーストラリア Melbourne大学客員研究員.
2004年10月から2020年3月まで豊橋技術科学大学大学院工学研究科・教授。振動騒音の計測制御,
信号処理および異常診断,ウェーブレット変換およびIOT・AI技術の応用などの研究に従事. 現在、
広島工業大学工学部知能機械工学科・教授。

■受講対象・レベル:
・画像、音、機械、計測、生体関連の技術者の方

■必要な予備知識:
・線形代数と微分・積分、フーリエ変換の初歩的な知識

■習得できる知識:
・デジタル信号処理に必要な知識
・独自にできるデジタル信号処理の手法
・ノイズ除去と信号分離のテクニック
・信号抽出・異常検出の知識と技術

■趣旨:
 IoTを活かしたデータ処理の流れは1)センサーによるデータの取得、2)デジタルデータ処理、
3)データの可視化・活用となります。そこで、デジタルデータ処理においては、ノイズ除去や
信号分離・抽出などのために様々なアルゴリズムが考案されています。しかし、それらはそれぞれの
特徴があり、正しく理解して使用する必要があります。
 本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の
基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説します。さらに、デジタル信号処理の
テクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、
多くの具体例を交えて説明していきます。


■プログラム:
1. デジタル信号処理のための基礎知識
 1-1.デジタル信号とフーリエ変換の基礎
   (1) アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
   (2) 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
   (3) 離散フーリエ変換とその特性
 1-2. デジタルフィルタの基礎
   (1) デジタルフィルタの基礎
   (2) 移動平均フィルタの特性
   (3) 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
 1-3. ウェーブレット変換の基礎
   (1) 連続ウェーブレット変換とその特性
   (2) 離散ウェーブレット変換とその特性
   (3) ウェーブレット変換による画像処理
     
2. ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
 2-1. 信号の種類と処理目的に適応する信号処理法の選択
   (1) 信号の種類とそれに適応する処理法の例
   (2) 定常信号の処理法の例
   (3) 非定常信号の処理法の例
 2-2. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
   (1) フーリエ変換の知るべき特性
   (2) フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
   (3) フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
 2-3. ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
   (1) ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
   (2) 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
   (3) 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
 
3. IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例
 3-1 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
   (1) 実環境における音源方向定位の例
   (2) ロボットの音源定位システムの応用例
 3-2 ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
   (1) 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
   (2) 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
 3-3 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
   (1) 橋床のひび割れ検出の応用例
   (2) プリント基板の欠陥検出の応用例
 3-4 ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
   (1) 水道管の漏水音から漏水箇所検出の例
   (2) クルマの異音検出の例

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