授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 信号の計測・解析，オーディオ機器，音声処理，画像処理，通信などにおいて，信号処理は広く応用されている。本講義では，画像処理，生体情報処理，知能ロボットシステム制御の基礎とするため，音声などの時間とともに変動する信号（時系列信号）処理の基本理論を学び，その応用として，ディジタル・フィルタや適応フィルタの設計法，および，時系列信号の解析法を習得することを目的とする。 |
|
|
授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | Signal processing is widely applied to various applications, such as signal measurement and analysis, audio equipment, speech processing, image processing, and communications. The aim of this course is to learn basic knowledge of time-varying signal processing, such as speech signal processing, and learn how to design digital filters and how to analyze time-varying signals as its applications, towards to learn image processing, information processing in biological systems, and intelligent robotics and system control. |
|
|
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 音声などの時間とともに変動する信号（特にディジタル信号）処理の基本理論，並びに，その応用としてディジタルフィルタの設計および時系列信号の解析法を理解し，分かりやすく説明できるようになることを目標とする。 |
|
|
到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | The goal of this course is to understand basic knowledge of time-varying signal processing, such as speech signal processing, and how to design digital filters and how to analyze time-varying signals as its applications, and to be able to clearly explain them. |
|
|
授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 本講義では，信号処理の基本理論として，フーリエ級数展開，フーリエ変換・逆変換，ラプラス変換・逆変換，離散フーリエ変換・逆変換，z変換と逆z変換について学習する。また，その応用として，ディジタルフィルタの設計法および時系列信号の解析法について学習する。
1. ガイダンス
2. フーリエ級数展開
3. フーリエ変換と逆変換
4. ラプラス変換と逆変換
5. 標本化と量子化
6. 離散フーリエ変換と逆変換
7. z変換と逆z変換
8. ディジタルフィルタ
9. 時系列信号解析 | In this course, students will learn basic knowledge of time-varying signal processing, including Fourier series expansion, Fourier transform and inverse Fourier transform, Laplace transform and inverse Laplace transform, discrete Fourier transform and inverse discrete Fourier transform, and z transform and inverse z transform. Students will also learn how to design digital filters and how to analyze time-varying signals as applications of time-varying signal processing.
1. Introduction
2. Fourier series expansion
3. Fourier transform and inverse Fourier transform
4. Laplace transform and inverse Laplace transform
5. Sampling and quantization
6. Discrete Fourier transform and inverse discrete Fourier transform
7. z transform and inverse z transform
8. Digital filter
9. Time-varying signal analysis |
|
|
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | | 履修条件は要さない。システム数学及び演習1&2を履修していることが望ましい。 | | No requirement. It is better to take system mathematics 1 & 2. |
|
|
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 講義中に与える演習課題の評価40％と，期末試験もしくは最終課題60％の合計100点満点で60点以上を合格とする。信号処理の基本理論を正しく理解していることを合格の基準とする。なお，期末試験を受けなかった場合もしくは最終課題を出さなかった場合は「欠席またはW」とする。 | | Assignment in every class (40%), and final examination or final assignment (60%). Students will earn the course credit by obtaining more than or equal to 60% in the total score. If students will not take the final examination or not submit the final assignment, their grades will be "absence or W" |
|
|
教科書・参考書
Textbook/Reference book | | 教科書は指定しないが，毎回の講義で講義資料を配布する。
参考文献は，必要に応じて，講義中に指示する。 | Not specified (use printed handout).
This course will be taught in Japanese. |
|
|
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 講義において説明した理論を理解するために演習課題を与える。 | | Assignments will be given for better understanding contents learnt in individual classes. |
|
|
授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
|
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
|