概要:
(前期)
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.)は時間領域アナログ信号とみなす事が出来ます。
従ってこれらの自然現象が起きた背景を分析して様々な分野で活用するために、技術者は時間領域アナログ信号のスペクトル解析を学ぶ必要があります。
(後期)
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。
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。
なお授業内容は公知の情報のみに限定されています。
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Pythonを使用します。
注意点:
以下に示すアクティビティ単位で評価し、全 10 アクティビティの評価の平均を総合評価とします。
前期:
アクティビティ[1] アナログ信号処理の基礎
アクティビティ[2] アナログサイン波
アクティビティ[3] 複素数と複素平面
アクティビティ[4] スペクトル解析
アクティビティ[5] フーリエ級数展開
後期:
アクティビティ[6] ディジタル信号処理の基礎
アクティビティ[7] ディジタルサイン波
アクティビティ[8] 離散フーリエ変換 (DFT)
アクティビティ[9] Z変換
アクティビティ[10] ディジタル線形フィルタ
試験を実施するアクティビティの評価割合: アクティビティ[2],[3],[5],[6],[7]
達成度評価試験 80%(B)
課題 20%(B)
レポートのみのアクティビティの評価割合: アクティビティ[1],[4],[8],[9],[10]
課題 100%(B)
全体の評価割合:
達成度評価試験 400点/1000点 = 40%(B)
課題 600点/1000点 = 60%(B)
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
アナログ信号処理の基礎: 時間領域アナログ信号の定義とグラフ(1) |
時間領域アナログ信号を理解し、様々なグラフを描くことができる。
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2週 |
アナログ信号処理の基礎: 時間領域アナログ信号の定義とグラフ(2) |
時間領域アナログ信号を理解し、様々なグラフを描くことができる。
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3週 |
アナログ信号処理の基礎: 時間領域アナログ信号の合成 |
複数の時間領域アナログ信号を合成することができる。
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4週 |
アナログサイン波: 時間領域アナログサイン波(1) |
時間領域アナログサイン波を理解し、グラフを描くことができる。
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5週 |
アナログサイン波: 時間領域アナログサイン波(2) |
時間領域アナログサイン波を理解し、グラフを描くことができる。
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6週 |
アナログサイン波: 達成度評価試験 |
オンライン試験によりアナログサイン波について学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることができる。
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7週 |
複素数と複素平面: 複素数と複素平面(1) |
複素数と複素平面を理解し、複素平面上に複素数をプロットすることができる。
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8週 |
複素数と複素平面: 複素数と複素平面(2) |
複素数と複素平面を理解し、複素平面上に複素数をプロットすることができる。
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2ndQ |
9週 |
複素数と複素平面: 複素信号と複素正弦波 |
複素信号と複素正弦波を理解し、複素平面上にグラフを描くことができる。
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10週 |
複素数と複素平面: 達成度評価試験 |
オンライン試験により複素正弦波について学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることができる。
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11週 |
スペクトル解析: スペクトル解析の概要(1) |
スペクトル解析について理解し、活用することができる。
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12週 |
スペクトル解析: スペクトル解析の概要(2) |
スペクトル解析について理解し、活用することができる。
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13週 |
フーリエ級数展開: 複素フーリエ級数展開 |
時間領域アナログ信号に対して複素フーリエ級数展開をおこなうことができる。
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14週 |
フーリエ級数展開: スペクトル解析 |
時間領域アナログ信号に対して複素フーリエ級数展開をおこなってスペクトル解析できる。
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15週 |
フーリエ級数展開: 達成度評価試験 |
オンライン試験によりフーリエ級数展開について学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることができる。
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16週 |
※通常の定期試験は実施しません。 |
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後期 |
3rdQ |
1週 |
ディジタル信号処理の基礎: 時間領域ディジタル信号の定義とグラフ |
時間領域ディジタル信号を理解し、様々なグラフを描くことができる。
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2週 |
ディジタル信号処理の基礎: サンプリング(標本化) |
時間領域ディジタル信号の標本化をおこなうことができる。
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3週 |
ディジタル信号処理の基礎: 量子化 |
時間領域ディジタル信号の量子化をおこなうことができる。
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4週 |
ディジタル信号処理の基礎: 達成度評価試験 |
オンライン試験によりディジタル信号処理の基礎について学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることができる。
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5週 |
ディジタルサイン波: 時間領域ディジタルサイン波(1) |
時間領域ディジタルサイン波を理解し、グラフを描くことができる。
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6週 |
ディジタルサイン波: 時間領域ディジタルサイン波(2) |
時間領域ディジタルサイン波を理解し、グラフを描くことができる。
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7週 |
ディジタルサイン波: 達成度評価試験 |
オンライン試験によりディジタルサイン波について学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることができる。
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8週 |
離散フーリエ変換 (DFT): DFT(1) |
DFTをプログラミングすることができる。
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4thQ |
9週 |
離散フーリエ変換 (DFT): DFT(2) |
DFTをプログラミングすることができる。
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10週 |
離散フーリエ変換 (DFT): スペクトル解析(1) |
時間領域ディジタル信号に対してDFTをおこなってスペクトル解析できる。
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11週 |
離散フーリエ変換 (DFT): スペクトル解析(2) |
時間領域ディジタル信号に対してDFTをおこなってスペクトル解析できる。
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12週 |
Z変換: Z変換 |
時間領域ディジタル信号に対してZ変換をおこなうことができる。
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13週 |
ディジタル線形フィルタ: ディジタル線形フィルタの基本(1) |
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。
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14週 |
ディジタル線形フィルタ: ディジタル線形フィルタの基本(2) |
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。
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15週 |
ディジタル線形フィルタ: FIRフィルタの設計 |
FIR形フィルタをプログラミングすることができる。
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16週 |
※通常の定期試験は実施しません。 |
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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 |
専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | 情報数学・情報理論 | 離散数学に関する知識をアルゴリズムの設計、解析に利用することができる。 | 4 | 後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15 |
コンピュータ向けの主要な数値計算アルゴリズムの概要や特徴を説明できる。 | 4 | 後8,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15 |
その他の学習内容 | メディア情報の主要な表現形式や処理技法について説明できる。 | 4 | 前1,前2,前3,前4,前5,前6,前7,前8,前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15,後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15 |
ディジタル信号とアナログ信号の特性について説明できる。 | 4 | 前1,前2,前3,前4,前5,前6,前7,前8,前9,前10,前11,前12,前13,前14,前15,後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15 |
情報を離散化する際に必要な技術ならびに生じる現象について説明できる。 | 4 | 後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7 |