到達目標
信号のフーリエスペクトル解析,ディジタル信号処理に関する基礎的な知識を修得し,信号の周波数解析や音声の特徴分析ができるようになることを目標とする.
(1)離散フーリエ変換を用いて信号の周波数を求めることができる.
(2)デジタルフィルタ,相関関数を用いて必要な信号を取り出す方法が説明できる.
(3)音声の特徴分析手法であるケプストラム分析について説明できる.
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 | 最低限の到達レベルの目安(可) | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 離散フーリエ変換を用いて信号の周波数を求めることについて詳細に説明し,そのプログラムを作成できる. | 離散フーリエ変換を用いて信号の周波数を求めることについて詳細に説明できる. | 離散フーリエ変換を用いて信号の周波数を求める基本事項が説明できる. | 離散フーリエ変換を用いて信号の周波数を求める基本事項が説明できない. |
評価項目2 | デジタルフィルタ,相関関数を用いて必要な信号を取り出すことについて詳細に説明し,そのプログラムを作成できる. | デジタルフィルタ,相関関数を用いて必要な信号を取り出すことについて詳細に説明できる. | デジタルフィルタ,相関関数を用いて必要な信号を取り出す基本事項が説明できる. | デジタルフィルタ,相関関数を用いて必要な信号を取り出す基本事項が説明できない. |
評価項目3 | ケプストラム分析に関して詳細に説明し,そのプログラムを作成できる. | ケプストラム分析に関して詳細に説明できる. | ケプストラム分析に関する基本事項が説明できる. | ケプストラム分析に関する基本事項が説明できない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
第3学期開講
フーリエ解析,フーリエ変換について学習する
周波数解析、デジタルフィルタ、相関関数について学習する
音声の特徴分析手法であるケプストラム分析について学習する
授業の進め方・方法:
Pythonを用いた信号処理プログラムを実行し理解を深める.
演習問題を課題として課す.演習問題は答えを覚えるのではなく,解き方,考え方を理解すること.
注意点:
フーリエ変換の結果(周波数領域)と元信号(時間領域)との関係を理解し,フーリエ変換はどういった操作を行うものか理解してほしい.
フーリエ級数,フーリエ変換は4年次の応用数学で学習した内容なので復習しておくことが望ましい.
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 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
ガイダンス Python復習 |
授業の進め方、評価方法について説明できる Python言語による信号処理プログラムを実行できる
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2週 |
離散フーリエ変換 |
離散フーリエ変換について説明できる 離散フーリエ変換のプログラムが実行できる
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3週 |
周波数解析・窓関数 |
離散フーリエ変換を用いて信号の周波数を求めることができる 窓関数について説明できる
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4週 |
デジタルフィルタ |
デジタルフィルタを用いて必要な信号を取り出す方法が説明できる
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5週 |
相関関数、ウィーナー・ヒンチンの定理 |
相関関数,ウィーナー・ヒンチンの定理について説明できる
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6週 |
ケプストラム分析 |
ケプストラム分析について説明できる
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7週 |
メル周波数ケプストラム係数 |
メル周波数ケプストラム係数について説明できる
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8週 |
定期試験 |
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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 |
専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | その他の学習内容 | 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 | |
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 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | レポート | 合計 |
総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
知識の基本的な理解 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 50 |
思考・推論・創造への適用力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 25 |
汎用的技能 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 25 |
態度・志向性(人間力) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
総合的な学習経験と創造的思考力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |