ＦＦＴ（高速フーリエ変換器）による振動・騒音の解析技術と問題解決のためのＦＦＴの実際の適用のしかたとディープラニングのための特徴量の抽出などの技術と技術ノウハウ（入門～実務へ）

セミナー趣旨

　この分野のセミナーの技術講師をすでに２０年以上担当させて頂いておりますが、このセミナーの冒頭で受講者に「FFT (高速フーリエ変換器) を技術的に正しく使いこなしていますか？」と質問しますと、ほとんどの受講者が自信が無いと答えます。
　実はFFTは大変取り扱いが難しい測定器で、技術的に正しく使いこなさないと間違った解析結果を出してしまいます。解析結果が間違っていては、到底振動・騒音対策までたどり着けません。
　FFTを技術的に正しく使いこなすには、理論だけでなく実践的な観点からのディジタル信号処理と呼ばれる技術を習得しなくてはなりません。　
　例えば、実時間のオクターブ分析器やFFTなどの周波数分析機器などを使いこなすには、フィルタ技術などについてのディジタル信号処理技術についての知識が必要不可欠です。固有振動数などを技術的に正しく測定すためにもこの技術が必要になります。この他にもいろいろなところで、この技術が必要になります。
　ディジタル信号処理技術は大変難解です。この分野はどちらかというと特殊な分野になりますので、大学や大学院の授業ででこの分野を勉強された方は少ないのではないかと思います。
　また、機械やプラントなどの制御技術分野でもPID（比例・積分・微分）制御などの分野では、時間領域（時間を変数とする領域）ではなく周波数領域（周波数を変数とする領域）で入出力関係を表します。伝達関数や周波数応答関数はその良い例です。
　このあたりの技術を理解するためにも、学問のためのディジタル信号処理技術でなく、実務エンジニアのための実践的なディジタル信号処理技術が必要不可欠になります。
　本セミナーでは、上記技術を実務エンジニアリングの立場から実務エンジニアのために大変わかりやすく解説致します。
　FFTが苦手とする約４Hz以下の周波数についてなぜFFTが苦手とするのか?　これを解説する最新の研究事例をご紹介いたします。
　FFTを応用した最新のコンパレータとは？　機械学習との違いについても解説致します。また、機械学習、ディープラーニングによる解析精度を決定してしまうデータの各種の前処理の方法についても、信号処理の観点からわかりやすく解説致します。

受講対象・レベル

・周波数分析、固有振動数、回転次数比分析およびトラッキング分析などの測定・分析技術を根底から理解されたいかた
・FFT（高速フーリエ変換器）を技術的に正しく使いこなしているという自信が無いかた
・FFTを独学しようとして技術専門書を読んだが理解できなかったという方
・FFTで測定したデータを技術的に正しく読みこなせるようになりたいというかた
・FFTの基礎理論になっているディジタル信号処理技術も実務に必要になるところは習得したいというかた
・FFTをいろいろな実務に即して臨機応変に使いこなせるようになりたいかた
・機械学習の入門である「各種信号の特徴量の抽出の仕方」を理解したいかた
・FFTによる閾値制御と機械学習の違いを理解したいかた
・FFTについての最近の研究事例をしりたいかた
・MATLABとはどのようなソフトか？ LabViewとはどのようなソフトかについて知りたいかた
・部下の管理監督上、FFTについての実務上のポイントと機械学習などの入門的なポイントを理解しておきたいかた

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。ただし、工業高校卒以上の方で、技術に関わる仕事をされておられる方。

セミナープログラム

１．アナログフィルタとは？（周波数分析の基礎その１:多くの技術ノウハウも解説）
　1-1 理想的なフィルタ
　1-2 現実のフィルタ
　1-3 バンドパスフィルタ（BPF）
　1-4 ローパスフィルタ（LPF）
　1-5 ハイパスフィルタ（HPF）
　1-6 dBの計算は、10logで行うのか、それとも20logで行うのか？
　1-7 （1/1）リアルタイムオクターブ分析とは？
　1-8 1/3リアルタイムオクターブ分析とは？
　　　－（1/1）リアルタイムオクターブ分析を行い忘れても問題ありません－
　　　－1/3リアルタイムオクターブ分析データから作成できます－
　　　－そのやり方も解説致します－
　1-9 1/24リアルタイムオクターブ分析とは？
　1-10 オールパスとは？
　1-11 オーバーオールとは？　バンドレベルとは？
　　　－複数のバンドレベルの合成計算のしかたを解説－

２．ディジタルフィルタとは？（周波数分析の基礎その２：多くの技術ノウハウも解説）　
　2-1 ディジタルフィルタとは？
　2-2 ディジタルフィルタに必要になるＺ変換とは？　
　　　－Z変換が理解できないとディジタルフィルタを理解できない。Z変換とはどのような考え方でどのような理論か？－
　2-3 サンプリング定理とは？
　2-4 折り返しひずみとは？
　2-5 FIRフィルタとは？
　　　－タップ係数、タップ総数、なぜ不安定にならないのか？－
　2-6 IIRフィルタとは？
　　　－タップ係数、タップ総数が少なくなるとは？、不安定になることがあるとは？－

３．フーリエ級数とは？
　3-1 フーリエ級数における直流成分とは？交流成分とは？　フーリエが直感で思いついた理論と数式とは？

４．FFTの理論であるフーリエ変換とは？
　4-1 フーリエ変換の公式がやっていることを言葉で説明すると？　周期関数にしか使用できないのか？
　　　－なぜ、虚数単位を使用するのか？　実は大変わかりやすい理由があります。オイラーの公式とは？　フーリエ変換の式が暗記しなくてもスムーズに頭に入るように説明します。－
　4-2 アナログとディジタルによるフーリエ変換（FFT）とは？
　4-3 離散フーリエ変換（DFT）とは？

５．FFTアナライザを技術的に正しく使いこなすためには多くの技術ノウハウが必要
　5-1 なぜ窓関数（ウィンドウ）を使用するのか？（ここは技術ノウハウのかたまりです）
　5-2 窓関数（ウィンドウ）の種類と技術手に正しく使用するためのとは？
　　　－非周期関数にもFFTアナライザを使用できるようにするための工夫とは？－　　　
　5-3 騒音解析によく使用するウィンドウとは？
　5-4 振動解析によく使用するウィンドウとは？
　5-5 ウィンドウの役割を整理　各種のウィンドウの使用方法を間違えると技術的に正しい解析結果が得られない！
　5-6 最適なアベレージング回数の決め方とは？　アベレージング回数の設定が適正でないと技術的に正しい解析結果が得られない！

６．意外に理解されていないフーリエスペクトルとパワースペクトルの違いは？
　　－社内で「周波数分析したデータ」というとどちらのことを指すのだろうか？－
７．パワースペクトル密度（PSD）とは？
８．オクターブ分析やＦＦＴ分析による振動・騒音の測定・分析のしかたとその技術ノウハウ
　8-1 周波数分析により何がわかるのか？　その本質を考えてみよう！
　8-2 FFT分析とオクターブ分析、実際の仕事の場面ではどちらを使用すればよいのか？
　8-3 実例で振動の周波数分析のしかたと解析のしかたを考えてみよう！
　　　　－例１、例２、例３、例４、例５－
　8-4 実例で騒音の周波数分析のしかたと解析のしかたを考えてみよう！
　　　　－例１、例２－

９．ＦＦＴアナライザについての入門参考資料（あとでご活用下さい）
　9-1 FFTを技術的に正しく使用しないとどういうことになるのか？
　9-2 FFTを技術的に正しく使いこなすために必要となる技術とは？
　9-3 ところでFFTとは？
　9-4 このあたりから始まる！

１０．振動・騒音信号への機械学習・ディープラニングを使用したＡＩ化のための特徴量の抽出のために必要になる技術（下記のためのMATLABの各コマンドについても記載）
　10-1 １次元データの２次元化による方法
　10-2　特徴量を抽出する前に必要になるデータの前処理の全体像について
　10-3 データの前処理 ： データの補間と欠損データの修復
　10-4 データの前処理 ： トレンドや雑音の除去
　10-5 データの前処理 ： 成分の強調
　10-6 データの前処理 ： 信号間の遅延
　10-7 データの前処理 ： 変化点を見つける
　10-8 データの前処理 ： 類似成分を見つける
　10-9 データの前処理 ： ピークを見つける
　10-10 データの前処理 ： 特徴量の抽出
　10-11 データの前処理 ： 周期的な変動を特徴とする信号
　10-12 重要ポイントの補足
　10-13 MATLAB/Simulinkの使用法についてのデモ

１１．LabVIEW（パソコン上での計測器・分析器作成ソフト）の活用によるメリット
　11-1 LabVIEW とは？
　11-2 LabVIEWを使用するメリット
　　　・ トータルコスト削減、時間短縮、カスタム測定器も製作できるなど。
　　　・ LabVIEWを活用した効果の出し方、効率的な習得法についても講師の経験を基に解説致します。
　11-3 LabViewの使用法についてのデモ

１２．FFTにおける最新の研究事例
　12-1 実はFFTは約4Hz以下の分析が苦手、その技術的理由とは？
　12-2 この問題を解決する新しい方法とは？
　12-3 FFTによる閾値制御は機械学習・ディープラーニング・AIの時代に生き残れるか？

１３．質疑応答

セミナー講師

（社）日本騒音制御工学会認定技士 （社）日本音響学会技術開発賞受賞
有限会社アイトップ　　技術コンサルタント　通訳・翻訳　工学博士　小林 英男 氏
【略歴】
　東京電機大学工学部卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でセールスエンジニアとして従事。学生時代にカリフォルニア大学バークレイ校に語学研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で３位入賞。企業からの派遣で東京農工大学大学院工学研究科にて５年間特別研究員（産学協同研究、文部省認定）。
　 ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部で技術サービスおよび技術コンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究の実務経験を積んだ。
　 その後、技術コンサルタントとして独立して20年が経過した。リオン㈱、㈱小野測器、サイバネットシステム㈱等をはじめとして１部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、200社以上の企業に対し技術指導およびコンサルティングを実施。この間に先進国を中心に25ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をするだけでなく、通訳・翻訳なども行う。
　技術セミナーの講師歴は25年間。日刊工業新聞社など主催の多くのセミナーの講師を行ってきている。

セミナー受講料

￥49,500/人になります（テキスト代、消費税含む）
１社から２名様以上同時お申し込みの場合は、割引させて頂き２名様目から￥44,000になります。（税・テキスト含む、昼食代は含みません)