信号処理論

科目基礎情報

学校 長野工業高等専門学校 開講年度 平成31年度 (2019年度)
授業科目 信号処理論
科目番号 0029 科目区分 専門 / 選択
授業形態 授業 単位の種別と単位数 学修単位: 2
開設学科 生産環境システム専攻 対象学年 専2
開設期 後期 週時間数 2
教科書/教材
担当教員 宮嵜 敬,鈴木 宏

到達目標

データをパソコンに取込み1次元フーリエ変換で解析する一連の作業ができる.また,画 像の1次元フーリエ変換のしくみ,スペクトラムの意味と画像との関係を説明できる.さ らに,ウェーブレット変換による画像信号の周波数分解について説明できる.これらの内 容を満足することで,(D-1)および(D-2)の達成とする.

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
評価項目1フーリエ変換と高速フーリエ変換を理解し説明ができ、解析時間と周波数分解能について例を用いて十分な説明ができるフーリエ変換を理解し説明ができ、解析時間と周波数分解能について簡単な説明ができるフーリエ変換と高速フーリエ変換や解析時間と周波数分解能について理解しておらず、説明もできない
評価項目2時変信号を、一連の処理を十分理解した上で、ショートタイムフーリエ変換にて解析を行い、その結果を論述できる時変信号を、ショートタイムフーリエ変換にて解析を行い、その結果示し考察行える時変信号をショートタイムフーリエ変換にて解析できない
評価項目3画像の2次元離散フーリエ変換および逆変換を理解し、十分に説明できる。また、画像のフィルタリング処理に応用できる画像の2次元離散フーリエ変換および逆変換を理解し、概略を説明できる。また、画像のフィルタリング処理のおよその説明ができる画像の2次元離散フーリエ変換および逆変換と、フィルタリング処理に応用できない

学科の到達目標項目との関係

教育方法等

概要:
工学や科学技術の分野で利用されるアナログ・ディジタル信号処理について,基本的な表 現法や知識から応用までを系統的に学習する.扱う項目は,信号の表記法・ディジタルフ ィルタ・スペクトル解析の基礎・フーリエ変換・離散的フーリエ変換・高速フーリエ変換 などであり,さらに,これらを用いた信号処理及び画像処理について実習を通して,理解 を深める.
授業の進め方と授業内容・方法:
定期試験は行わず、課題に対する数回のレポートの評価で成績評価を行う。
なお,この科目は学修単位科目であり,授業時間30時間に加えて,自学自習時間60時間が必要である.事前・事後学習として課題等を与える.
注意点:
<成績評価>成績は、1回 ~8回に提出したレポートの平均点(50%)と、9回~15回に提出したレポートの平均点(50 %)で成績評価を行い,合格したことで,(D-1)および(D-2)を達成したとする.
<オフィスアワー>月曜日の放課後16:00~17:00,この時間以外でも必要に応じて来室してください. 電気電子棟3F 宮嵜研究室,鈴木研究室
<備考>本講義で必要とする,高専で習得した数学の基礎知識(微分・積分,複素積分,フーリエ 解析)とC言語の基礎に関して,習得していることが前提である.履修していない部分に 関しては,担当教員と相談するなどし,各自事前に学習し補っておくこと.

授業計画

授業内容・方法 週ごとの到達目標
後期
1週 信号処理の概論(アナログ・ディジタル・標本化・量子 各用語(標本化・量子化・サンプリング定理)につい て説明できる.
2週 1次元フーリエ変換について フーリエ変換について説明と計算ができる.
3週 離散フーリエ変換と高速フーリエ変換 高速フーリエ変換が説明できる.
4週 時変信号の概論と各種処理法(STFT) 時変信号の概念を理解し,STFTが説明できる.
5週 時変信号の各種処理法 .各種処理法について説明できる.
6週 応用例:音声・楽器音の特性(演習・実験)1 実際にデータをパソコンに取込,エクセルで解析する 一連の作業が行える.
7週 応用例:音声・楽器音の特性(演習・実験)2 実際にデータをパソコンに取込、エクセルで解析する 一連の作業が行える.
8週 1次元のフィルタリングについて フィルタの概念が理解でき説明できる.
9週 2次元信号の標本化と量子化 2次元信号(画像信号)における,標本化と量子化に ついて説明できる.
10週 画像の空間周波数と2次元フーリエ変換 .空間周波数の概念について理解し,2次元フーリエ変 換(離散と連続)について説明できる.
11週 2次元フーリエ変換の演習1 2次元離散フーリエ変換のプログラムの内容を説明で きる.また,スペクトラムの意味と画像との関係を説明 できる.
12週 2次元フーリエ変換の演習2 2次元離散フーリエ変換のプログラムの内容を説明で きる.また,スペクトラムの意味と画像との関係を説明 できる.
13週 2次元のフィルタリングについて 画像に対する空間領域で行うフィルタリングと2次元 離散フーリエ変換による周波数領域で行うフィルタリン グについて説明できる.
14週 ウェーブレット変換 .ウェーブレット変換による画像信号の周波数分解に ついて説明できる.
15週 ウェーブレット変換の演習 .画像を離散ウェーブレット変換したときの結果と画 像の関係を説明できる.
16週

評価割合

試験小テスト平常点レポートその他合計
総合評価割合0001000100
配点0001000100