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。
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言語とpythonを使用します。
・その他、詳しくはテキストを参照して下さい。
(前期テキスト) https://tmytokai.github.io/open-ed/course/a-spectrum/
(後期テキスト) 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 10 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] 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] 複素正弦波
アクティビティ[4] フーリエ級数展開
アクティビティ[5] アナログ信号のスペクトル解析
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] DFTとZ変換
アクティビティ[9] ディジタル信号のスペクトル解析
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],[4],[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],[5],[8],[9],[10]
課題 100％（B）
全体の評価割合:
達成度評価 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 |
複素正弦波： 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 |
複素正弦波： 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 |
複素正弦波： 時間領域複素正弦波 |
時間領域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 |
複素正弦波： 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 |
フーリエ級数展開： 複素フーリエ級数展開(1) |
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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| 12週 |
フーリエ級数展開： 複素フーリエ級数展開(2) |
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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| 13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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| 14週 |
アナログ信号のスペクトル解析： 周期性時間領域アナログ信号のスペクトル解析(1) |
時間領域アナログ信号の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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| 15週 |
アナログ信号のスペクトル解析： 周期性時間領域アナログ信号のスペクトル解析(2) |
時間領域アナログ信号の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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| 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 |
DFTとZ変換： DFTとIDFT(1) |
DFTをIDFTをC言語を用いてプログラミングすることができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
DFTとZ変換： DFTとIDFT(2) |
DFTとIDFTをC言語を用いてプログラミングすることができる。
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| 10週 |
DFTとZ変換： DFTとIDFT(3) |
DFTとIDFTをC言語を用いてプログラミングすることができる。
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| 11週 |
DFTとZ変換： Z変換 |
時間領域ディジタル信号をZ変換することができる。
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| 12週 |
ディジタル信号のスペクトル解析： 周期性時間領域ディジタル信号のスペクトル解析(1) |
時間領域ディジタル信号の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 |
ディジタル信号のスペクトル解析： 周期性時間領域ディジタル信号のスペクトル解析(2) |
時間領域ディジタル信号の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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| 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(1) |
ディジタル線形フィルタをC言語を用いて作成することができる。
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| 15週 |
ディジタル線形フィルタ： 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C言語を用いて作成することができる。
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| 16週 |
※通常の定期試験は実施しません。 |
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