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。
(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 12 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 (前期 1 〜 3 週)
アクティビティ[2] アナログサイン波 (前期 4 〜 7 週)
アクティビティ[3] 複素数と複素平面 (前期 8 週)
アクティビティ[4] 複素正弦波 (前期 9 〜 11 週)
アクティビティ[5] 複素フーリエ級数展開 (前期 12 〜 13 週)
アクティビティ[6] 時間領域アナログ信号のスペクトル解析 (前期 14 〜 15 週)
アクティビティ[7] ディジタル信号処理の基礎 (後期 1 〜 4 週)
アクティビティ[8] ディジタルサイン波 (後期 5 〜 6 週)
アクティビティ[9] 離散フーリエ変換 (DFT) (後期 7 〜 10 週)
アクティビティ[10] 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[11] Z変換 (後期 13 週)
アクティビティ[12] 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[2],[4],[5],[7],[8]
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[1],[3],[6],[9],[10],[11],[12]
JABEE教育到達目標評価 課題 100％（B-3）
評価割合: 試験 → 400点/1200点 = 1/3、課題 → 800点/1200点 = 2/3
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
時間領域アナログサイン波(3) |
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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| 7週 |
達成度評価試験 (アナログサイン波) |
オンライン試験により第4〜6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 |
時間領域複素正弦波(1) |
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 |
時間領域複素正弦波(2) |
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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| 11週 |
達成度評価試験 (複素正弦波) |
オンライン試験により第9〜10週に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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| 12週 |
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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| 13週 |
達成度評価試験 (複素フーリエ級数展開) |
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、振り返ることができる。
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| 14週 |
スペクトル解析の概要 |
スペクトル解析全般について理解し、活用することができる。
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| 15週 |
周期性時間領域アナログ信号のスペクトル解析 |
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 |
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。
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| 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。
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| 3週 |
サンプリング(標本化)、量子化 |
時間領域ディジタル信号の標本化と量子化をおこなうことができる。
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| 4週 |
達成度評価試験(ディジタル信号の基礎) |
オンライン試験により第1〜3週に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 |
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。
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| 6週 |
達成度評価試験(ディジタルサイン波) |
オンライン試験により第5週に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 |
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。
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| 8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。
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| 4thQ |
| 9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。
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| 10週 |
DFT と IDFT(4) |
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 |
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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| 12週 |
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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| 13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。
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| 14週 |
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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| 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7,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 |
| 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 |