到達目標
1.ディジタル信号の性質について説明することができる。
2.ディジタル信号をスペクトル解析することができる。
3.ディジタル線形フィルタを設計してプログラミングすることができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | ディジタル信号の性質について理解し、実際のディジタル信号に知識を活用できる。 | ディジタル信号の基本的な性質について理解し説明することができる。 | ディジタル信号の性質を理解していない。 |
| 評価項目2 | 実際のディジタル信号をスペクトル解析することができる。 | 簡単なディジタル信号をスペクトル解析することができる。 | ディジタル信号をスペクトル解析することができない。 |
| 評価項目3 | ディジタル線形フィルタをプログラミングし、実際のディジタル信号に適用できる。 | ディジタル線形フィルタをプログラミングすることができる。 | ディジタル線形フィルタをプログラミングすることができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
【今年度は開講せず】
時間毎に変化する自然現象(例えば電流や電圧、気温、気圧、音声、体温、血圧、etc.)はセンサ等を用いて時間領域ディジタル信号に変換出来ます。
従ってこれらの自然現象が起きた背景をコンピュータによって分析して様々な分野で活用するために、技術者は時間領域ディジタル信号のスペクトル解析を学ぶ必要があります。
またローバスフィルタやハイパスフィルタなどのディジタル線形フィルタは様々な分野で利用されている基本技術です。
従って様々な分野で活躍するために、ディジタル線形フィルタの作り方を技術者は学ぶ必要があります。
なお、研究・課題や実社会における課題の解決や問題の原因を明らかにするために、信号処理の知識を系統的に活用できるようになることを到達レベルとします。
授業の進め方・方法:
・複数人でチームを組んでアクティブラーニングを行います。
・プログラミング言語としてC言語を使用します。
・その他、詳しくはWEBページの方を参照して下さい。
(テキスト) 前半 → https://tmytokai.github.io/open-ed/course/d-spectrum/ 後半 → https://tmytokai.github.io/open-ed/course/d-filter/
注意点:
以下に示すアクティビティ単位で評価し、全 6 アクティビティの評価の平均を総合評価とします。
アクティビティ[1] ディジタル信号処理の基礎 (後期 1 〜 4 週)
アクティビティ[2] ディジタルサイン波 (後期 5 〜 6 週)
アクティビティ[3] 離散フーリエ変換 (DFT) (後期 7 〜 10 週)
アクティビティ[4] 時間領域ディジタル信号のスペクトル解析 (後期 11 〜 12 週)
アクティビティ[5] Z変換 (後期 13 週)
アクティビティ[6] ディジタル線形フィルタ (後期 14 〜 15 週)
試験を実施するアクティビティの評価方法: アクティビティ [1],[2]
JABEE教育到達目標評価 達成度評価試験 80％（B-3），課題 20％（B-3）
レポートのみのアクティビティの評価方法: アクティビティ [3],[4],[5],[6]
JABEE教育到達目標評価 課題 100％（B-3）
評価割合: 試験 → 160点/600点 = 4/15、課題 → 440点/600点 = 11/15
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
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| 2週 |
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| 3週 |
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| 4週 |
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| 5週 |
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| 6週 |
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| 7週 |
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| 8週 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
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| 10週 |
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| 11週 |
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| 12週 |
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| 13週 |
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| 14週 |
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| 15週 |
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 73 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 73 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |