到達目標
1. ディジタル線形フィルタ(FIR、IIR、自己相関関数)を用いてディジタル信号処理ができる。
2. ARモデルを用いてディジタル信号処理ができる。
3. ディープラーニングを用いてディジタル信号処理ができる。
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。 |
| 評価項目2 | ARモデル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。 | ARモデルをプログラミングすることができる。 | ARモデルをプログラミングすることができない。 |
| 評価項目3 | ディープラーニング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。 | ディープラーニングをプログラミングすることができる。 | ディープラーニング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
学習・教育到達目標 B-2
説明
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学習・教育到達目標 C-2
説明
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教育方法等
概要:
ディジタル信号処理の高度な応用として、5つのテーマ(FIRフィルタ、IIRフィルタ、自己相関関数、ARモデル、ディープラーニング)に関するプログラミングが出来るようになることを目指します。
授業の進め方・方法:
プログラミング言語として C 言語と python を使用します。
注意点:
全5回のプログラミング演習課題の評価の平均を総合評価とします。
「生産システム工学専攻」学習・教育到達目標の評価：
5回の課題(B-2:50%、C-2:50%) (20％×5回)
(B-2) 主となる専門分野の基礎知識，およびそれらと複合するための他の専門分野の基礎知識を持っている。
(C-2) データの分析や解析，グラフ化，設計・製図などにコンピュータを活用することができる。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
FIRフィルタの設計(1) |
FIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 2週 |
FIRフィルタの設計(2) |
FIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 3週 |
FIRフィルタの設計(3) |
FIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 4週 |
FIRフィルタの設計(4) |
FIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 5週 |
FIRフィルタの設計(5) |
FIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 6週 |
IIRフィルタの設計(1) |
IIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 7週 |
IIRフィルタの設計(2) |
IIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 8週 |
IIRフィルタの設計(3) |
IIRフィルタの伝達関数を求めてプログラミングすることが出来る。
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| 4thQ |
| 9週 |
自己相関関数 |
自己相関関数について理解しプログラミングすることが出来る。
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| 10週 |
ARモデル(1) |
ARモデルのパラメータを求めてプログラミングすることが出来る。
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| 11週 |
ARモデル(2) |
ARモデルのパラメータを求めてプログラミングすることが出来る。
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| 12週 |
ARモデル(3) |
ARモデルのパラメータを求めてプログラミングすることが出来る。
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| 13週 |
ディープラーニングによる信号処理(1) |
ディープラーニングを用いて信号処理が出来る。
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| 14週 |
ディープラーニングによる信号処理(2) |
ディープラーニングを用いて信号処理が出来る。
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| 15週 |
ディープラーニングによる信号処理(3) |
ディープラーニングを用いて信号処理が出来る。
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| 16週 |
期末試験 |
レポート方式
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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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |