到達目標
①地震波の信号処理
②音声の信号処理
③加速度の信号処理
④ディジタルフィルタの信号処理
⑤借金の信号処理
【教育目標】D
【学習・教育到達目標】D-1
【キーワード】フーリエ解析、標準偏差、相関係数、母音、フォルマント、画像処理、FIR、IIR、元金均等方式
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 |
| ①地震波の信号処理ができる | 地震波の加速度および自己相関係数が求められる。 | 地震波の加速度および自己相関係数がほぼ求められる。 | 地震波の加速度および自己相関係数が求められない。 |
| ②音声の信号処理ができる | 音声の自己相関係数および相互相関係数が求められる。 | 音声の自己相関係数および相互相関係数がほぼ求められる。 | 音声の自己相関係数および相互相関係数が求められない。 |
| ③加速度の信号処理ができる | 車両・飛行機・人体の速度データから加速度グラフが求められる。 | 車両・飛行機・人体の速度データから加速度グラフがほぼ求められる。 | 車両・飛行機・人体の速度データから加速度グラフが求められない。 |
| ④ディジタルフィルタの信号処理ができる | FIRフィルタ、IIRフィルタ、リカーシブフィルタの原理が理解できる。 | FIRフィルタ、IIRフィルタ、リカーシブフィルタの原理がほぼ理解できる。 | FIRフィルタ、IIRフィルタ、リカーシブフィルタの原理が理解できない。 |
| ⑤借金の信号処理ができる | 元利均等方式が理解できる。 | 元利均等方式がほぼ理解できる。 | 元利均等方式が理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
ディジタル信号処理技術は、音声合成や認識、生態信号の分析、機械振動計の解析、地震波の解析、Ｘ線断層撮影、リモートセンシング、画像処理など多方面に利用されている。本講座では、主としてこれらの技術に関する基本的な部分からその応用例を述べ、シミュレーションプログラミングを通じて処理技術の習得を目的とする。
授業の進め方・方法:
moodle版電子テキストに従い授業を進める。該当週の内容は閲覧し、【ノート】は事前に印刷しておくこと。
注意点:
与えられた仕様に適切に対処するには、ディジタル信号において時間領域と周波数領域との関係を把握することが必要である。理解を助けるため、いくつかの演習や課題等を与える。
【事前学習】
前週の復習をしっかりしておくこと。具体的な事前学習の内容については、授業の際に指示する。
【評価方法・評価基準】
試験（８０％）＋課題（２０％）で評価する。詳細は第１回目の授業で告知する。 時系列領域と周波数領域における同一データの関係と、それらデータの取り扱い方法やデータに対する各種問題設定・対策方法の理解の程度を評価する。レポート等の未提出が、必要な自学自習時間数相当分の４分の１を越える場合は低点とする。総合成績６０点以上を単位修得とする。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
評価方法、オフィスアワー等告知。 演習：東日本大震災地震データのグラフ化 |
地震データがグラフ化でき, ガルと加速度の違いが理解できる
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| 2週 |
前回の続き、地震波のフーリエ解析、距離依存性 |
地震波のフーリエ解析、距離依存性が理解できる
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| 3週 |
標準偏差、共分散、分散、相関係数、回帰直線、演習：地震波の分析 |
標準偏差、共分散、分散、相関係数、回帰直線が計算できる
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| 4週 |
演習：ノイズに埋もれた信号の自己相関係数、カクテルパーティー効果、錯視 |
ノイズに埋もれた信号の自己相関係数が計算できる
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| 5週 |
似ている声、似ていない声
・相互相関係数 |
似ている声、似ていない声の違いが相互相関係数でわかる
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| 6週 |
「あ」～「お」の声帯音と声道の関係 |
「あ」～「お」の声帯音と声道の関係がわかる
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| 7週 |
車両の航続距離を決める３要素
・空気抵抗、勾配抵抗、転がり摩擦力 |
車両の航続距離を決める３要素がわかる
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| 8週 |
車両の停止距離を決める要素
・人間の反射時間、踏み替え時間、制動距離 |
車両の停止距離を決める３要素がわかる
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| 2ndQ |
| 9週 |
演習：自動車・人間・飛行機の加速度比較、デモ：振り子加速度計 |
自動車・人間・飛行機の加速度がグラフ化でき、振り子加速度の原理が理解できる
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| 10週 |
演習：柔道加速度、スポーツと硬膜下血腫、ふりこと加速度 |
各種スポーツの加速度と硬膜下血腫との関係が理解できる
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| 11週 |
演習：±２移動平均、±５移動平均、デモ：OpenCVによる画像処理 |
移動平均が理解でき、画像処理への適用ができる
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| 12週 |
デジタルフィルタの種類、演習：FIRフィルタ |
FIRフィルタの原理が理解できる
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| 13週 |
IIRフィルタ処理、演習：IIRフィルタ処理 |
IIRフィルタの原理が理解できる
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| 14週 |
リカーシブフィルタ、元金均等方式 |
リカーシブフィルタが理解でき、画像処理への適用ができる
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
まとめ |
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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 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| ①地震波の信号処理 | 16 | 4 | 20 |
| ②音声の信号処理 | 16 | 4 | 20 |
| ③加速度の信号処理 | 16 | 4 | 20 |
| ④ディジタルフィルタの信号処理 | 16 | 4 | 20 |
| ⑤借金の信号処理 | 16 | 4 | 20 |