AI・IoT時代のデジタル信号処理
： 基本技術から応用例まで
・短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
・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
・方向成分を利用した特徴検出と表面検査
・ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
S240305NW
本セミナーは Zoom を使用いたします。
開催日時：2024年4月22日（月）10:30～16:30 （10:25受付開始）
受 講 料：お1人様受講の場合 53,900円[税込] / 1名
1口でお申込の場合 66,000円[税込] / 1口（3名まで受講可能）
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。
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。
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 ・ 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 ・ 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性 ・ 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 ・ デジタルフィルタの基礎 ・ 移動平均フィルタの特性 ・ 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法性 1-3 ウェーブレット変換の基礎 ・ 連続ウェーブレット変換とその特性 ・ 離散ウェーブレット変換とその特性 ・ 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 ・ 信号の種類とそれに適応する処理法の例 ・ 定常信号の処理法の例 ・ 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 ・ フーリエ変換の知るべき特性 ・ フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック ・ 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 ・ ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点 ・ 連続ウェーブレット変換による信号分離の例 ・ 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 ・ 実環境における音源方向定位の例 ・ 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 ・ 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例 ・ 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 ・ 橋床のひび割れ検出の応用例 ・ 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 ・ 水道管の漏水音から漏水箇所検出の例 ・ クルマの異音検出の例
