最近、データや信号の処理の知的化が進んできている。そのスピードが急速であるがために、基礎的事項の把握が軽視されがちであるが、これから到来するより進んだ知的信号処理を予想すれば、今信号処理の基礎を十分に固めておくことが非常に重要と思われる。
　そこで本セミナーでは、ディジタル信号処理の基礎から話をスタートし、信号を処理する上での要素技術である、フーリエ変換、Z変換、ディジタルフィルタなどを詳細に解説する。また、具体的な処理プログラムを提示し、実行し、結果を確認しながら理論と性質を説明していく。そして、その発展としてフィルタの適応化と学習について解説する。最近注目を集めているディープニューラルネットワークの根源と適応フィルタの概念は同一であるが、これをわかりやすく説明しつつ、適応アルゴリズムと学習アルゴルズムの具体的なアルゴリズムを提示し、それぞれの理解を深めることを目指す。最後に、次世代の知的信号処理イメージを紹介し、最新の研究動向にも触れることで、本セミナーの位置づけを明らかにする。

1. 信号処理の基礎
   1. サンプリング
   2. 離散時間信号と離散時間システム (フィルタ)
   3. 畳み込み
   4. Z変換とフーリエ変換
   5. フィルタの周波数応答
2. 適応フィルタとニューラルネット
   1. ディジタルフィルタリング
   2. 適応フィルタリング
   3. 適応アルゴリズム
   4. ニューラルネットワーク
   5. 学習アルゴリズム
3. 次世代知的信号処理
   1. 音声、画像、通信への応用
   2. 最新の研究動向