ディジタル信号処理

科目基礎情報

学校 函館工業高等専門学校 開講年度 平成29年度 (2017年度)
授業科目 ディジタル信号処理
科目番号 0358 科目区分 専門 選択
授業の形態 演習 単位の種別と単位数 学修単位: 2
開設学科 生産システム工学科 対象学生 5
開設期 後期 時間/週 2
教科書/教材 WEB上でオンライン配布します。アドレス: https://tmytokai.github.io/open-ed/course/d-spectrum/ および https://tmytokai.github.io/open-ed/course/d-filter/
担当者 東海林 智也

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。

評価(ルーブリック)

理想的な到達レベルの目安(優)標準的な到達レベルの目安(良)未到達レベルの目安(不可)
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

JABEE学習・教育到達目標 (B-3), 函館高専教育目標 B

教育方法等

概要:
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。
授業の進め方と授業内容・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。
・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。 アドレス: https://tmytokai.github.io/open-ed/course/d-spectrum/ および https://tmytokai.github.io/open-ed/course/d-filter/
注意点:
JABEE教育到達目標評価 達成度評価試験 80%(B-3),課題 20%(B-3)

授業計画

授業内容・方法 到達目標
後期
1週 時間領域ディジタル信号の定義とグラフ(1) 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。
2週 時間領域ディジタル信号の定義とグラフ(2) 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。
3週 サンプリング 時間領域ディジタル信号をサンプリングすることができる。
4週 量子化 時間領域ディジタル信号を量子化することができる。
5週 達成度評価試験 オンライン試験により第1〜4週に学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることが出来る。
6週 時間領域ディジタルサイン波 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。
7週 達成度評価試験 オンライン試験により第6週に学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることが出来る。
8週 DFT と IDFT(1) 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。
9週 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。
10週 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。
11週 ディジタル信号のスペクトル解析 アクティブラーニング形式で学ぶことで、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ようになる。
12週 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。
13週 達成度評価試験 オンライン試験により第12週に学んできた項目の達成度を評価し、振り返ることが出来る。
14週 ディジタル線形フィルタの作成 ディジタル線形フィルタをC言語を用いてプログラミングすることができる。
15週 ディジタル線形フィルタの応用 ディジタル線形フィルタを音声信号など実際の信号に活用することができる。
16週 ※通常の定期試験は実施しません。

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80000020100
基礎的能力0000000
専門的能力80000020100
分野横断的能力0000000