（1日で学べる）デジタル信号処理技術入門 ～基礎から最新動向までを、やさしく、わかりやすく～

今，デジタル信号処理の基礎を十分に固めておくことが非常に重要！

講師

埼玉大学大学院理工学研究科 数理電子情報部門　教授　工学博士　島村 徹也 先生

■ 主経歴
・慶應義塾大学大学院理工学研究科　電気工学専攻修士課程修了，同　博士課程修了
・埼玉大学工学部情報工学科助手
・Loughborough University（イギリス）, Queens University of Belfast（イギリス）
　客員研究員
・埼玉大学大学院理工学研究科助教授　同　教授
・埼玉大学情報メディア基盤センター長

■ 専門・得意分野
デジタル信号処理，統計的信号処理，音声処理，音声認識・話者認識，
画像処理，画像復元，画像理解，無線通信方式，適応変調，通信路推定・等化

■ 本テーマ関連の学会・協会・団体等
信号処理学会（2018-編集長）, 電子情報通信学会, 日本音響学会,
電気学会, IEEEシニア会員

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■ セミナーポイント
　最近，データや信号の処理の知的化が進んできている。そのスピードが急速であるがために，これから到来するより進んだ知的信号処理を予想すれば，今，信号処理の基礎を十分に固めておくことが非常に重要と思われる。
　本セミナーでは，デジタル信号処理の基礎から話をスタートし，信号を処理する上での要素技術である，フーリエ変換，Z変換，デジタルフィルタなどを詳細に解説する。また，具体的な処理プログラムを提示し，実行し，結果を確認しながら理論と性質を説明していく。そして，その発展としてフィルタの適応化と学習について解説する。最近注目を集めているディープニューラルネットワークの根源と適応フィルタの概念は同一であるが，これをわかりやすく説明しつつ，適応アルゴリズムと学習アルゴルズムの具体的なアルゴリズムを提示し，それぞれの理解を深めることを目指す。最後に，最新の研究動向に触れることで，本セミナーをまとめる。

■ 受講後，習得できること
・デジタル信号処理の基礎が理解できる
・デジタルフィルタリングの実行が可能となる
・信号の周波数分析の理解が深まる
・適応フィルタ，ニューラルネットワークの概念を習得できる
・深層学習とその応用までを理解し，習得できる

セミナー内容

1.デジタル信号処理の全体像

2.信号の基礎概念
　2.1　サンプリング
　2.2　離散時間信号

3.システム（フィルタ）の基礎概念
　3.1　離散時間システム
　3.2　畳み込み
　3.3　FIRフィルタとIIRフィルタ

4.分析のための変換
　4.1　Z変換
　4.2　離散時間フーリエ変換
　4.3　周波数応答

5.フーリエ変換の実際
　5.1　離散フーリエ変換と高速フーリエ変換
　5.2　周波数分析

6.統計的信号処理
　6.1　適応フィルタ
　6.2　適応アルゴリズム
　6.3　適応信号処理と応用

7.ニューラルネットワーク
　7.1　学習アルゴリズム
　7.2　深層学習

8.機械学習応用

9.最新の研究動向

10.まとめ

（質疑応答）