科目名

信号解析

区分・単位

選択必修・２単位

開講時期

２学年後期

基礎とする科目：数学（初歩的な微分積分）

発展科目：地球海洋実験・演習、

データ処理を扱う科目全般

授業の位置付けと目的

データ処理の手法は、理工系にとって最優先に取り組むべき課題になりつつある。

この授業では、データ処理の基礎を成す線形システム理論とアナログ信号処理技術、および、最近の計算機の発達に伴いアナログ信号処理技術に置き換わりつつあるディジタル信号処理技術の基礎を理解し習得する。近年重要性を増しているデータの統計的処理、機械学習（ディープラーニングを含む）についても、その基礎を把握する。

授業計画

週／章

授業内容

到達目標

1-4

線形システム理論の基礎

入力と応答、デルタ関数、インパルス応答、コンボリューション(たたみこみ積分)、周波数応答の概念の理解。

5-7

信号の表現、アナログ信号処理

フーリエ級数、フーリエ変換、スペクトルの性質、コンボリューション定理に関する理解、計算練習、応用。応用例として、フィルタの周波数応答、信号波の変調・復調、画像処理の理論（MRIなどに応用されるフーリエ・イメージング）など。

8-12

ディジタル信号処理の基礎

サンプリング定理、離散フーリエ変換の理解と計算練習。ディジタル・オーディオ技術等への応用。離散的なデータの補間（アナログデータの復元）。

13-15

統計的処理、機械学習

基本的な統計量（平均、分散、共分散等）ならびに相関関数、クロスパワースペクトルに関する理解と応用（応用例として、過去のデータの傾向からの今後の予測など）。機械学習とディープ・ラーニングの基礎。

成績の評価：

次のとおりであるが、授業の進展により各評価項目の割合(%)を変更することがある。

授業時間内試験または定期試験(100%)、+授業態度及び授業への参加度(10%:オフ゜ション) 再試験なし

教科書： 資料配布

参考書：計測自動制御学会編　信号処理入門　（コロナ社）

A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, Discrete-time Signal Processing (Prentice Hall)

その他：