フーリエ変換のセミナー・研修・出版物

知的センシングの要素技術と実装アプローチ

admin — Sat, 25 Apr 2026 05:14:37 +0000

知的センシングの要素技術と実装アプローチ

～AI・センサ融合と異常検知・外観検査等への応用～

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アーカイブ配信の視聴期間は2026年6月15日〜21日を予定しております。
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概要

本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説いたします。
また異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介いたします。

開催日

2026年6月12日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

ニューラルネットワークに関する基礎知識
ニューラルネットワークを活用するテクニック
ディープラーニングの基礎知識と活用のテクニック
ディープラーニングを用いてシステムを構築する知識と技術

プログラム

　センシング技術は、センサを用いて実世界の状態や物理現象を信号・画像として取得する技術であり、近年はAIと組み合わせることで、状態理解・異常診断・将来予測を行う知能化センシングへと発展しています。これらは、実世界を対象とするAI、すなわちフィジカルAIを構成する中核的技術です。
　一方、ChatGPTに代表される生成AIが注目される中、生産技術や社会インフラの現場では、実世界のデータをどのようにAIで扱い、課題解決につなげるかが重要な課題となっています。
　本セミナーでは、フィジカルAIの基盤技術として、人工知能・機械学習の基礎から各種ニューラルネットワーク、ディープラーニングの原理と応用を解説します。さらに、異常音検出や水道管漏水検出などの実例に加え、ディープラーニングの一例としてMask R-CNNを取り上げ、転移学習を活用した光沢表面部品の自動検査システムを題材に、フィジカルAIを現場に実装するための実践的アプローチを紹介します。

はじめに
1. フィジカルAIと生成AIの違い
2. 知的センシングのフィジカルAIにおける位置づけ
人工知能 (AI) と脳の情報処理
1. 人工知能 (AI) について
  1. 人工知能 (AI) とは
  2. 脳の情報処理とニューラルネットワーク
2. 機械学習とニューラルネットワーク
  1. 機械学習 (Machine Learning) の基礎
  2. 機械学習・深層学習・ニューラルネットワーク
3. 機械学習とニューラルネットワークの各種モデル
  1. 相互結合型ニューラルネットワークモデル
  2. 階層型ニューラルネットワークモデル
4. 深層学習とディープラーニング
  1. 深層学習と転移学習
  2. 代表的なディープラーニング
5. 深層学習とビックデータ
  1. 良質な学習データが必要
  2. 公開された巨大なデータセットを積極的に利用
ニューラルネットワークの各種モデルとその知能化センシングへの応用例
1. 相互結合モデルと応用例
  1. セルラーニューラルネットワーク (CNN) と異常音検出への応用
  2. 動的ネットワーク (DRN) とセンサフュージョンへの応用
  3. 自己組織マップネットワーク (SOM) と音源定位への応用
  4. ベイジアンネットワークと運転危険度予測への応用
2. 階層型モデルと応用例
  1. 階層型ニューラルネットワークと肝臓病識別問題への応用
  2. サポートベクトルマシンとプリント基板欠陥検査への応用
  3. 階層型ニューラルネットワークと特徴抽出における次元削減への応用
  4. 階層型ニューラルネットワークと漫然運転の時系列予測問題への応用
ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワークと応用例
1. 畳み込みニューラルネットワーク
  1. 多層型ニューラルネットワークの限界
  2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の原理
  3. これまでに提案された代表的なCNNの各種
  4. CNNの水道管漏水検出への応用例
  5. CNNの一種であるOpenPoseの運転行動抽出への応用例
2. Mask R-CNNとその表面検査システムへの応用
  1. CNNの表面検査への応用例
  2. CNNのみ検査システムの課題点
  3. Mask R-CNNの特徴
  4. Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
  5. 画像計測部の基本構成
  6. 欠陥検査部の構成と構築
  7. 欠陥検出精度の評価
3. 人工知能の歴史と適用範囲
  1. 人工知能 (AI) の歴史
  2. 人工知能 (AI) の適用範囲
まとめ

質疑応答

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講師

章忠氏
広島工業大学工学部知能機械工学科

教授

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用

admin — Wed, 04 Feb 2026 07:48:34 +0000

フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用

～センサデータ解析から現場実装まで～

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概要

配信期間

2026年3月31日(火) 10時30分～ 2026年4月7日(火) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年4月3日(金) 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

ニューラルネットワークに関する基礎知識
ニューラルネットワークを活用するテクニック
ディープラーニングの基礎知識と活用のテクニック
ディープラーニングを用いてシステムを構築する知識と技術

プログラム

人工知能 (AI) と脳の情報処理
1. 人工知能 (AI) について
  1. 人工知能 (AI) とは
  2. 脳の情報処理とニューラルネットワーク
2. 機械学習とニューラルネットワーク
  1. 機械学習 (Machine Learning) の基礎
  2. 機械学習・深層学習・ニューラルネットワーク
3. 機械学習とニューラルネットワークの各種モデル
  1. 相互結合型ニューラルネットワークモデル
  2. 階層型ニューラルネットワークモデル
4. 深層学習とディープラーニング
  1. 深層学習と転移学習
  2. 代表的なディープラーニング
5. 深層学習とビックデータ
  1. 良質な学習データが必要
  2. 公開された巨大なデータセットを積極的に利用
ニューラルネットワークの各種モデルとその知能化センシングへの応用例
1. 相互結合モデルと応用例
  1. セルラーニューラルネットワーク (CNN) と異常音検出への応用
  2. 動的ネットワーク (DRN) とセンサフュージョンへの応用
  3. 自己組織マップネットワーク (SOM) と音源定位への応用
  4. ベイジアンネットワークと運転危険度予測への応用
2. 階層型モデルと応用例
  1. 階層型ニューラルネットワークと肝臓病識別問題への応用
  2. サポートベクトルマシンとプリント基板欠陥検査への応用
  3. 階層型ニューラルネットワークと特徴抽出における次元削減への応用
  4. 階層型ニューラルネットワークと漫然運転の時系列予測問題への応用
ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワークと応用例
1. 畳み込みニューラルネットワーク
  1. 多層型ニューラルネットワークの限界
  2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の原理
  3. これまでに提案された代表的なCNNの各種
  4. CNNの水道管漏水検出への応用例
  5. CNNの一種であるOpenPoseの運転行動抽出への応用例
2. Mask R-CNNとその表面検査システムへの応用
  1. CNNの表面検査への応用例
  2. CNNのみ検査システムの課題点
  3. Mask R-CNNの特徴
  4. Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
  5. 画像計測部の基本構成
  6. 欠陥検査部の構成と構築
  7. 欠陥検出精度の評価
3. 人工知能の歴史と適用範囲
  1. 人工知能 (AI) の歴史
  2. 人工知能 (AI) の適用範囲
まとめ

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「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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視聴期間は2026年3月31日〜4月7日を予定しております。
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フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用

admin — Wed, 04 Feb 2026 07:47:51 +0000

フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用

～センサデータ解析から現場実装まで～

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開催日

2026年3月30日(月) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

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ニューラルネットワークに関する基礎知識
ニューラルネットワークを活用するテクニック
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人工知能 (AI) と脳の情報処理
1. 人工知能 (AI) について
  1. 人工知能 (AI) とは
  2. 脳の情報処理とニューラルネットワーク
2. 機械学習とニューラルネットワーク
  1. 機械学習 (Machine Learning) の基礎
  2. 機械学習・深層学習・ニューラルネットワーク
3. 機械学習とニューラルネットワークの各種モデル
  1. 相互結合型ニューラルネットワークモデル
  2. 階層型ニューラルネットワークモデル
4. 深層学習とディープラーニング
  1. 深層学習と転移学習
  2. 代表的なディープラーニング
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  1. 良質な学習データが必要
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1. 相互結合モデルと応用例
  1. セルラーニューラルネットワーク (CNN) と異常音検出への応用
  2. 動的ネットワーク (DRN) とセンサフュージョンへの応用
  3. 自己組織マップネットワーク (SOM) と音源定位への応用
  4. ベイジアンネットワークと運転危険度予測への応用
2. 階層型モデルと応用例
  1. 階層型ニューラルネットワークと肝臓病識別問題への応用
  2. サポートベクトルマシンとプリント基板欠陥検査への応用
  3. 階層型ニューラルネットワークと特徴抽出における次元削減への応用
  4. 階層型ニューラルネットワークと漫然運転の時系列予測問題への応用
ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワークと応用例
1. 畳み込みニューラルネットワーク
  1. 多層型ニューラルネットワークの限界
  2. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の原理
  3. これまでに提案された代表的なCNNの各種
  4. CNNの水道管漏水検出への応用例
  5. CNNの一種であるOpenPoseの運転行動抽出への応用例
2. Mask R-CNNとその表面検査システムへの応用
  1. CNNの表面検査への応用例
  2. CNNのみ検査システムの課題点
  3. Mask R-CNNの特徴
  4. Mask R-CNNを用いる表面自動検査システムの構成
  5. 画像計測部の基本構成
  6. 欠陥検査部の構成と構築
  7. 欠陥検出精度の評価
3. 人工知能の歴史と適用範囲
  1. 人工知能 (AI) の歴史
  2. 人工知能 (AI) の適用範囲
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AI・IoT時代の生産現場を支えるデジタル信号処理の基礎と実践応用テクニック

admin — Tue, 25 Nov 2025 09:33:35 +0000

AI・IoT時代の生産現場を支えるデジタル信号処理の基礎と実践応用テクニック

～ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック / IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例など～

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概要

本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

配信期間

2026年2月2日(月) 10時30分～ 2026年2月9日(月) 16時30分

お申し込みの締切日

2026年2月6日(金) 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

　AI・IoT時代を支えるのは「良質なデータ」であり、その鍵を握るのがデジタル信号処理です。データ活用の流れは、(1)センサーによる取得、(2)デジタル信号処理による前処理、(3)可視化やAIによる分析の三段階で構成されます。特にデジタル信号処理では、ノイズ除去や信号分離・抽出など、多様な手法が考案されています。しかし、それらはそれぞれの特徴があり、正しく理解し使い分けることが重要です。
　本セミナーでは、AI・IoT技術の基盤となるデジタル信号処理について、原理から応用までを体系的に解説します。生体信号・音声信号・振動信号・画像などの具体例を交え、実務で役立つ処理テクニックや注意点、アルゴリズム選択のポイントなどをわかりやすく紹介します。専門知識が少ない方でも理解でき、1日で基礎から応用までを効率的に学べる内容です。

デジタル信号処理のための基礎知識
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. 離散フーリエ変換とその特性
2. デジタルフィルタの基礎
  1. デジタルフィルタの基礎
  2. 移動平均フィルタの特性
  3. 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
3. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換とその特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特性
  3. ウェーブレット変換による画像処理
ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
1. 信号の種類と処理目的に適応する信号処理法の選択
  1. 信号の種類とそれに適応する処理法の例
  2. 定常信号の処理法の例
  3. 非定常信号の処理法の例
2. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
  1. フーリエ変換の知るべき特性
  2. フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
  3. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
3. ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
  1. ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
  2. 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
  3. 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例
1. 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
  1. 実環境における音源方向定位の例
  2. ロボットの音源定位システムの応用例
2. ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
  1. 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
  2. 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
3. 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
  1. 橋床のひび割れ検出の応用例
  2. プリント基板の欠陥検出の応用例
4. ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
  1. ガソリンエンジンのノッキングの検出例
  2. クルマのラトル音の音源探査の例
5. カウス解析によるノイズの除去と目的信号の抽出
  1. カウス解析によるによる工具振動信号の抽出
  2. リカレンスプロットによる水道管漏水音の抽出とAIによる判定

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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
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- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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AI・IoT時代の生産現場を支えるデジタル信号処理の基礎と実践応用テクニック

admin — Tue, 25 Nov 2025 09:32:59 +0000

AI・IoT時代の生産現場を支えるデジタル信号処理の基礎と実践応用テクニック

～ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック / IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例など～

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概要

開催日

2026年1月30日(金) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

デジタル信号処理のための基礎知識
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. 離散フーリエ変換とその特性
2. デジタルフィルタの基礎
  1. デジタルフィルタの基礎
  2. 移動平均フィルタの特性
  3. 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
3. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換とその特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特性
  3. ウェーブレット変換による画像処理
ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
1. 信号の種類と処理目的に適応する信号処理法の選択
  1. 信号の種類とそれに適応する処理法の例
  2. 定常信号の処理法の例
  3. 非定常信号の処理法の例
2. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
  1. フーリエ変換の知るべき特性
  2. フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
  3. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
3. ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
  1. ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
  2. 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
  3. 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例
1. 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
  1. 実環境における音源方向定位の例
  2. ロボットの音源定位システムの応用例
2. ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
  1. 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
  2. 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
3. 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
  1. 橋床のひび割れ検出の応用例
  2. プリント基板の欠陥検出の応用例
4. ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
  1. ガソリンエンジンのノッキングの検出例
  2. クルマのラトル音の音源探査の例
5. カウス解析によるノイズの除去と目的信号の抽出
  1. カウス解析によるによる工具振動信号の抽出
  2. リカレンスプロットによる水道管漏水音の抽出とAIによる判定

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2026年2月2日〜9日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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ディジタルフィルタを理解する

admin — Wed, 07 Jan 2026 14:49:24 +0000

ディジタル信号処理セミナー1

ディジタルフィルタを理解する

オンライン開催

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概要

本セミナーでは、講師のこれまでの企業との共同研究から得た、現場で利用するフィルタ選択のノウハウ、有効なディジタルフィルタリングについて、可能な限り解説いたします。

開催日

2026年1月28日(水) 10時00分～ 16時30分

プログラム

　ディジタルフィルタは、現在幅広い分野で利用されている。本セミナーでは、ディジタルフィルタリング、ディジタルフィルタの設計、ディジタルフィルタの構成について解説する。
　ディジタルフィルタの利用には、その本質的な理解が必要である。しかしながら、フィルタ設計アルゴリズムの理解には難解な数学が必要とされることが多い。
　本セミナーでは、代表的なフィルタ設計法を例に、その理論をできる限り詳細に説明することを心がける。また、実際にアルゴリズムを実行した結果を確認しながら解説を進める。
　講師のこれまでの企業との共同研究から得た、現場で利用するフィルタ選択のノウハウ、有効なディジタルフィルタリングについて、可能な限り述べる。さらに、有限語長などのフィルタリングでの諸問題の解決方法として、フィルタの構成方法まで発展する。最近の研究動向などにも言及する予定である。

ディジタルフィルタ
1. フィルタリング方法
2. 畳み込みとの関連
3. フィルタを理解するための変換:Z変換とフーリエ変換
4. 周波数選択性と位相特性
5. 周波数変換
FIRフィルタの設計
1. 理想フィルタとは
2. 窓関数法
3. 最小自乗法
4. 最適設計法
IIRフィルタの設計
1. 双一次変換法
2. 最小自乗法
3. 全域通過フィルタの利用
ディジタルフィルタの構成
1. ラティスフィルタ
2. 状態空間フィルタ
最近の研究動向

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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AI・IoT時代に求められるデジタル信号処理の基本技術と応用例

admin — Tue, 24 Jun 2025 15:29:13 +0000

AI・IoT時代に求められるデジタル信号処理の基本技術と応用例

～ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック / IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例など～

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

配信期間

2025年8月26日(火) 10時30分～ 2025年9月2日(火) 16時30分

お申し込みの締切日

2025年8月29日(金) 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

　IoTを活かしたデータ処理の流れは1) センサーによるデータの取得、2) デジタルデータ処理、3) データの可視化・活用となります。そこで、デジタルデータ処理においては、ノイズ除去や信号分離・抽出などのために様々なアルゴリズムが考案されています。しかし、それらはそれぞれの特徴があり、正しく理解して使用する必要があります。
　本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説します。さらに、デジタル信号処理のテクニックや注意すべきポイントなどについても、生体信号や音声信号、振動信号、画像など、多くの具体例を交えて説明していきます。

デジタル信号処理のための基礎知識
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. 離散フーリエ変換とその特性
2. デジタルフィルタの基礎
  1. デジタルフィルタの基礎
  2. 移動平均フィルタの特性
  3. 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
3. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換とその特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特性
  3. ウェーブレット変換による画像処理
ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
1. 信号の種類と処理目的に適応する信号処理法の選択
  1. 信号の種類とそれに適応する処理法の例
  2. 定常信号の処理法の例
  3. 非定常信号の処理法の例
2. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
  1. フーリエ変換の知るべき特性
  2. フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
  3. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
3. ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
  1. ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
  2. 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
  3. 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例
1. 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
  1. 実環境における音源方向定位の例
  2. ロボットの音源定位システムの応用例
2. ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
  1. 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
  2. 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
3. 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
  1. 橋床のひび割れ検出の応用例
  2. プリント基板の欠陥検出の応用例
4. ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
  1. 水道管の漏水音から漏水箇所検出の例
  2. クルマの異音検出の例

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株式会社 R&D支援センター

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複数名

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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2025年8月26日〜9月2日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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AI・IoT時代に求められるデジタル信号処理の基本技術と応用例

admin — Tue, 24 Jun 2025 15:28:25 +0000

AI・IoT時代に求められるデジタル信号処理の基本技術と応用例

～ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック / IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例など～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2025年8月26日〜9月2日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2025年8月29日まで承ります。

概要

開催日

2025年8月25日(月) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

デジタル信号処理のための基礎知識
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. 離散フーリエ変換とその特性
2. デジタルフィルタの基礎
  1. デジタルフィルタの基礎
  2. 移動平均フィルタの特性
  3. 実用・簡単な移動平均フィルタの設計法
3. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換とその特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特性
  3. ウェーブレット変換による画像処理
ノイズ除去・信号分離の基本技術とテクニック
1. 信号の種類と処理目的に適応する信号処理法の選択
  1. 信号の種類とそれに適応する処理法の例
  2. 定常信号の処理法の例
  3. 非定常信号の処理法の例
2. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離
  1. フーリエ変換の知るべき特性
  2. フーリエ変換の特性を生かした信号処理のテクニック
  3. フーリエ変換によるノイズ除去と信号分離の例
3. ウェーブレット変換によるノイズ除去と信号分離
  1. ウェーブレット変換と短時間フーリエ変換の相違点
  2. 連続ウェーブレット変換による信号分離の例
  3. 離散ウェーブレット変換の縮退法によるノイズ除去の例
IoT・AI時代の信号抽出・異常検出の応用例
1. 短時間フーリエ変換を用いた音源方向定位
  1. 実環境における音源方向定位の例
  2. ロボットの音源定位システムの応用例
2. ウェーブレット変換を用いた独立成分分析による音声信号抽出
  1. 理想環境における白色ノイズから音声信号の抽出例
  2. 実環境における混合音声から目的音声の抽出例
3. 方向成分を利用した特徴検出と表面検査
  1. 橋床のひび割れ検出の応用例
  2. プリント基板の欠陥検出の応用例
4. ウェーブレット瞬時相関による異常信号検出
  1. 水道管の漏水音から漏水箇所検出の例
  2. クルマの異音検出の例

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: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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時系列データの分析の基礎と応用

admin — Thu, 03 Jul 2025 14:44:54 +0000

時系列データの分析の基礎と応用

～時系列データの基本、収集・前処理、分析法～

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概要

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

開催日

2025年8月20日(水) 10時00分～ 16時00分

プログラム

　本講座では、内容の理解を深めて頂くことを前提に、時系列データの分析について網羅的に解説します。前半後半として基礎編と応用編に大きく分け、基礎的事項から最先端の応用までをカバーします。
　基礎編では、時系列データの例からはじめ、実際に処理することを前提にディジタル信号処理で必要とされる技術を紹介します。そして、統計的処理に発展し、時系列データ分析の基礎を把握し、現在広く用いられているスペクトル分析の方法を網羅します。また、様々な性質のデータへの対応を考慮して、時変性対策法や平滑化、予測などが可能なカルマンフィルタ等についても言及します。
　応用編では、実際に主流となっているスペクトル解析のパラメトリック法を適用する場合に遭遇する問題を指摘し、その解決方法やより良い結果を得るためのノウハウを細部まで解説します。そして、様々な時系列データの応用例を紹介した後、有力な一つの拡張法として高次統計量について発展します。また、一括処理と適応処理の両面からの検討を要する場合があることから、最後に適応フィルタについてその概念と利用の仕方、最近の研究動向などを説明します。

時系列データの分析:基礎編
1. 時系列データ
  1. 時系列データの例
  2. 前処理の必要性
2. 信号処理の基礎
  1. サンプリングと離散時間信号
  2. ディジタルフィルタリング
  3. 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
  4. 高速フーリエ変換と実際の利用
3. 統計的処理の基礎
  1. 定常性と非定常性
  2. 一次統計量と二次統計量
  3. 自己相関関数とパワースペクトル
  4. フィルタモデルでの入出力関係
4. スペクトル解析
  1. ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
  2. モデル当てはめ
    - ARモデル
    - MAモデル
    - ARMAモデル
    - ARIMAモデル
    - SARIMAモデル
5. 三次数決定
  - FPE
  - AIC
  - MDL
6. スペクトル解析の広がり
  1. 時変データ分析
  2. カルマンフィルタ
  3. 多変量解析
時系列データの分析:応用編
1. 線形予測分析の実際
  1. 自己相関法の計算
  2. 共分散法の計算
  3. 改良共分散法の計算
2. 考慮すべき問題点と解決方法
  1. 窓関数の選択
  2. 入力信号依存性
  3. 推定方法の選択
3. 応用例
  1. 音応用
  2. 画像応用
  3. 通信応用
  4. 経済データ応用
  5. 地質データ応用
4. 高次統計量
  1. 二次統計量と高次統計量
  2. 高次統計量とフィルタモデル
  3. 高次統計量の利用例
    - 音利用
    - 通信利用等
5. 適応フィルタ
  1. 適応アルゴリズム
  2. 実際の応用例
  3. 先端の研究紹介
6. 質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

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受講料

1名様

: 38200円 (税別) / 42,020円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

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時系列データの分析について : 基礎と応用

admin — Thu, 17 Jul 2025 10:12:41 +0000

時系列データの分析について : 基礎と応用

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概要

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

開催日

2025年8月6日(水) 10時00分～ 16時30分

プログラム

　本セミナーでは、内容の理解を深めて頂くことを前提に、時系列データの分析について網羅的に解説します。前半後半として基礎編と応用編に大きく分け、基礎的事項から最先端の応用までをカーバーします。
　基礎編では、時系列データの例からはじめ、実際に処理することを前提にディジタル信号処理で必要とされる技術を紹介します。そして、統計的処理に発展し、時系列データ分析の基礎を把握し、現在広く用いられているスペクトル分析の方法を網羅します。また、様々な性質のデータへの対応を考慮して、時変性対策法や平滑化、予測などが可能なカルマンフィルタ等についても言及します。
　応用編では、実際に主流となっているスペクトル解析のパラメトリック法を適用する場合に遭遇する問題を指摘し、その解決方法やより良い結果を得るためのノウハウを細部まで解説します。そして、様々な時系列データの応用例を紹介した後、有力な1つの拡張法として高次統計量について発展します。また、一括処理と適応処理の両面からの検討を要する場合があることから、最後に適応フィルタについてその概念と利用の仕方、最近の研究動向などを説明します。

時系列データの分析:基礎編
1. 時系列データ
  1. 時系列データの例
  2. 前処理の必要性
2. 信号処理の基礎
  1. サンプリングと離散時間信号
  2. ディジタルフィルタリング
  3. 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
  4. 高速フーリエ変換と実際の利用
3. 統計的処理の基礎
  1. 定常性と非定常性
  2. 1次統計量と2次統計量
  3. 自己相関関数とパワースペクトル
  4. フィルタモデルでの入出力関係
4. スペクトル解析
  1. ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
  2. モデル当てはめ
    - ARモデル
    - MAモデル
    - ARMAモデル
    - ARIMAモデル
    - SARIMAモデル等
  3. 次数決定
    - FPE
    - AIC
    - MDL 等
5. スペクトル解析の広がり
  1. 時変データ分析
  2. カルマンフィルタ
  3. 多変量解析
時系列データの分析:応用編
1. 線形予測分析の実際
  1. 自己相関法の計算
  2. 共分散法の計算
  3. 改良共分散法の計算
2. 考慮すべき問題点と解決方法
  1. 窓関数の選択
  2. 入力信号依存性
  3. 推定方法の選択
3. 応用例
  1. 音応用
  2. 画像応用
  3. 通信応用
  4. 経済データ応用
  5. 地質データ応用等
4. 高次統計量
  1. 2次統計量と高次統計量
  2. 高次統計量とフィルタモデル
  3. 高次統計量の利用例
    - 音利用
    - 通信利用等等
5. 適応フィルタ
  1. 適応アルゴリズム
  2. 実際の応用例
  3. 先端の研究紹介

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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時系列データ分析の基礎と応用

admin — Mon, 03 Feb 2025 15:20:50 +0000

時系列データ分析の基礎と応用

～網羅的に基礎的事項から最先端の応用を解説～

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概要

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

開催日

2025年3月24日(月) 10時30分～ 16時30分

プログラム

　時系列データは、エレクトロニクス、ケミカル、材料、医薬関係の様々な領域で遭遇する処理対象データです。本講座では、内容の理解を深めて頂くことを目的に、時系列データの分析について網羅的に解説します。基礎編と応用編に大きく分け、基礎的事項から最先端の応用までをカバーします。
　基礎編では、時系列データの例からはじめ、実際に処理することを前提にディジタル信号処理で必要とされる技術を紹介します。そして、現在広く用いられているスペクトル分析の方法を紹介します。また、モデル当てはめの考え方を介して、時系列データ分析の基礎を整理します。
　応用編では、スペクトル分析のパラメトリック法を改良共分散法まで拡張し、実際に適用する場合に遭遇する問題点を指摘し、その解決方法やより良い結果を得るためのノウハウを解説します。そして、高次統計量の利用にまで発展します。また、様々な時系列データ分析の応用例を紹介しながら、多変量解析の有用性にも言及し、また一括処理と適応処理の両面からの検討を要する場合があることを指摘し、適応フィルタを詳しく述べます。そして、時変のデータ分析までをまとめます。さらに、時間的余裕があれば、先端の研究動向に関しても紹介する予定です。

時系列データ分析の基礎
1. 時系列データと前処理
2. ディジタルフィルタとフーリエ変換
3. 自己相関関数とパワースペクトル
4. スペクトル解析
  1. ノンパラメトリック法
  2. パラメトリック法
5. モデル当てはめ
  1. ARモデル
  2. MAモデル
  3. ARMAモデル
  4. ARIMAモデル
  5. SARIMAモデル
6. 次数決定
  1. FPE
  2. AIC
  3. MDL
時系列データ分析の応用1
1. 自己相関法の計算
2. 共分散法の計算
3. 改良共分散法の計算
4. 考慮すべき問題点と解決方法
5. 高次統計量の利用
時系列データ分析の応用2
1. 分析応用例
2. 多変量解析
3. 適応フィルタ
4. 時変データ分析
5. 先端の研究紹介

質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社技術情報協会

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 45000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
請求書は、代表者にご送付いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、 Zoomのシステム要件とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
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セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
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時系列データの分析について : 基礎と応用

admin — Fri, 06 Dec 2024 08:47:36 +0000

時系列データの分析について : 基礎と応用

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概要

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

開催日

2024年12月24日(火) 10時00分～ 16時30分

プログラム

時系列データの分析:基礎編
1. 時系列データ
  1. 時系列データの例
  2. 前処理の必要性
2. 信号処理の基礎
  1. サンプリングと離散時間信号
  2. ディジタルフィルタリング
  3. 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
  4. 高速フーリエ変換と実際の利用
3. 統計的処理の基礎
  1. 定常性と非定常性
  2. 1次統計量と2次統計量
  3. 自己相関関数とパワースペクトル
  4. フィルタモデルでの入出力関係
4. スペクトル解析
  1. ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
  2. モデル当てはめ
    - ARモデル
    - MAモデル
    - ARMAモデル
    - ARIMAモデル
    - SARIMAモデル等
  3. 次数決定
    - FPE
    - AIC
    - MDL 等
5. スペクトル解析の広がり
  1. 時変データ分析
  2. カルマンフィルタ
  3. 多変量解析
時系列データの分析:応用編
1. 線形予測分析の実際
  1. 自己相関法の計算
  2. 共分散法の計算
  3. 改良共分散法の計算
2. 考慮すべき問題点と解決方法
  1. 窓関数の選択
  2. 入力信号依存性
  3. 推定方法の選択
3. 応用例
  1. 音応用
  2. 画像応用
  3. 通信応用
  4. 経済データ応用
  5. 地質データ応用等
4. 高次統計量
  1. 2次統計量と高次統計量
  2. 高次統計量とフィルタモデル
  3. 高次統計量の利用例
    - 音利用
    - 通信利用等等
5. 適応フィルタ
  1. 適応アルゴリズム
  2. 実際の応用例
  3. 先端の研究紹介

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
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ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
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ウェーブレット変換による画像処理

admin — Wed, 25 Sep 2024 06:27:29 +0000

ウェーブレット変換による画像処理

～ウェーブレット・AI の最新手法とテクニック～

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視聴期間は2024年11月14日〜21日を予定しております。
お申し込みは2024年11月19日まで承ります。

概要

本セミナーでは、ウェーブレット変換の基礎から解説し、コンクリート表面のひび検出、プリント基板の欠陥検出、医療画像の病変部位の検出などの具体例を交えながらウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントを解説いたします。

配信期間

2024年11月19日(火) 10時30分～ 2024年11月21日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2024年11月19日(火) 10時30分

受講対象者

画像処理に関連する技術者・開発者・研究者
- デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
- 印刷、カラーコピー機
- テレビ・ディスプレイ
- レーザ計測、位置決め
- 医用画像処理、医療機器制御
- 衛星画像処理
- 超解像技術
- ロボットのカメラ、制御
- 外観検査装置
- 非破壊検査装置
- 車載カメラ
- 防犯カメラなど

修得知識

画像処理に必要な基礎知識
独自にできるウェーブレット変換による画像処理の手法
ノイズ除去・先鋭化処理・方向成分離・抽出のテクニック
ウェーブレットAIの基礎知識と技術

プログラム

　画像処理は、カラー画像の色調整や白黒二値化、ノイズ除去、エッジの先鋭化・抽出など、様々な手法や技術を含みます。これらの手法は画像の変換や情報の抽出に利用され、幅広い応用が存在します。ウェーブレット変換は特に情報処理に優れた手法であり、ノイズ除去やエッジ検出などに強力なアプローチを提供します。ウェーブレット変換では、マザーウェーブレットの選択やウェーブレット係数の操作により、画像の詳細な情報を解析できます。特に方向選択性に優れているため、従来は困難だった任意方向のエッジ検出が容易に実現できます。さらに、ウェーブレット変換はディープラーニングと相性がよく、新たなウェーブレットディープラーニング手法も開発されています。
　本セミナーでは、ウェーブレット変換の基礎から最新の発展と応用までを、専門知識が少ない方にも理解しやすいように解説します。また、具体例としてコンクリート表面のひび検出、プリント基板の欠陥検出、医療画像の病変部位の検出などを交えながら、ウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントについても説明します。このセミナーを通じて、参加者が実践的な知識を得られるよう配慮しています。

ウェーブレット変換による画像処理の基礎
1. 画像処理の基礎
  1. 画像処理とは
  2. カラー画像と色空間
  3. 畳み込む計算とフィルタ・平滑化処理
  4. テンプレートパターンマッチングと類似度
  5. 画像の二値化処理
  6. モルフォロジー処理とノイズ除去
  7. 次元離散ウェーブレット変換とその特性
  8. ウェーブレット変換の基礎知識
  9. シフト不変複素数離散ウェーブレット変換
  10. 2次元複素数離散ウェーブレット変換 (2D-CDWT) とその特性
  11. 2D-CDWTによる方向選択性の改善
  12. 次元複素数離散ウェーブレット変換による画像処理
  13. 2D-CDWTによる画像処理のアプローチ
  14. ウェーブレット退縮法によるノイズ除去
  15. ウェーブレット係数の操作とMWの選択による先鋭化処理
  16. 2D-CDWTによる上咽頭粘膜病変部位の抽出例
  17. 2D-CDWTの方向選択性による指紋検出の例
ウェーブレット変換の方向選択性と応用
1. 次元複素数離散ウェーブレット変換の方向選択性
2. 2次元離散ウェーブレット変換 (2D-DWT) (復習)
3. 2次元複素数離散ウェーブレット変換 (2D-CDWT)
4. 2D-CDWTによる方向選択性の実現
5. 次元複素数ウェーブレットパケット変換の方向選択性
6. 2次元複素数ウェーブレットパケット変換 (2D-CWPT)
7. 2次元複素数ウェーブレットパケット変換の方向選択性
8. 方向選択性の原理と方向性の定義
9. 2D-CWPTに基づく任意方向成分の検出法
10. 半導体回路の欠陥検査への方向選択性の応用
11. サポートベクトルマシン (SVM) (補助資料)
12. 2D-CWPTによるコンクリート表面のひび割れ検出

新たな方向性ウェーブレット変換とその応用
1. 方向フィルタの設計
2. 新たな方向性ウェーブレット変換の構築
3. 方向性ウェーブレット変換の医用画像処理へ応用
3D-CDWTの方向選択性の実現と応用
1. 3D-CDWTの方向選択性の実現
2. 3D-CDWTの方向選択性の医用画像処理へ応用

新たなウェーブレットディープラーニングと応用
1. 畳み込みニューラルネットワークとその特性
  1. 視覚の情報処理と畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
  2. 2次元の畳み込みの計算
  3. CNNのプーリング層の処理
  4. これまでに提案された各種のCNN
  5. Mask-RCNNを用いた光沢部品の表面欠陥検査と問題点
2. ウェーブレットディープラーニングの構成と特性
  1. ウェーブレットパケット変換の方向選択性
  2. ウェーブレットディープラーニングの構成と原理
  3. ディープラーニングの推定根拠の可視化手法
  4. 光沢部品の表面検査への応用と考察
3. 2次元ウェーブレット変換ソフトの実践体験
  1. 2次元離散ウェーブレット変換ソフトの説明と体験
  2. 2次元複素数離散ウェーブレット変換ソフトの説明と体験験

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主催

株式会社 R&D支援センター

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本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

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1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アーカイブ配信セミナー

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2024年11月14日〜21日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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ウェーブレット変換による画像処理

admin — Wed, 25 Sep 2024 06:26:52 +0000

ウェーブレット変換による画像処理

～ウェーブレット・AI の最新手法とテクニック～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年11月14日〜21日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年11月19日まで承ります。

概要

開催日

2024年11月13日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

画像処理に関連する技術者・開発者・研究者
- デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
- 印刷、カラーコピー機
- テレビ・ディスプレイ
- レーザ計測、位置決め
- 医用画像処理、医療機器制御
- 衛星画像処理
- 超解像技術
- ロボットのカメラ、制御
- 外観検査装置
- 非破壊検査装置
- 車載カメラ
- 防犯カメラなど

修得知識

画像処理に必要な基礎知識
独自にできるウェーブレット変換による画像処理の手法
ノイズ除去・先鋭化処理・方向成分離・抽出のテクニック
ウェーブレットAIの基礎知識と技術

プログラム

ウェーブレット変換による画像処理の基礎
1. 画像処理の基礎
  1. 画像処理とは
  2. カラー画像と色空間
  3. 畳み込む計算とフィルタ・平滑化処理
  4. テンプレートパターンマッチングと類似度
  5. 画像の二値化処理
  6. モルフォロジー処理とノイズ除去
  7. 次元離散ウェーブレット変換とその特性
  8. ウェーブレット変換の基礎知識
  9. シフト不変複素数離散ウェーブレット変換
  10. 2次元複素数離散ウェーブレット変換 (2D-CDWT) とその特性
  11. 2D-CDWTによる方向選択性の改善
  12. 次元複素数離散ウェーブレット変換による画像処理
  13. 2D-CDWTによる画像処理のアプローチ
  14. ウェーブレット退縮法によるノイズ除去
  15. ウェーブレット係数の操作とMWの選択による先鋭化処理
  16. 2D-CDWTによる上咽頭粘膜病変部位の抽出例
  17. 2D-CDWTの方向選択性による指紋検出の例
ウェーブレット変換の方向選択性と応用
1. 次元複素数離散ウェーブレット変換の方向選択性
2. 2次元離散ウェーブレット変換 (2D-DWT) (復習)
3. 2次元複素数離散ウェーブレット変換 (2D-CDWT)
4. 2D-CDWTによる方向選択性の実現
5. 次元複素数ウェーブレットパケット変換の方向選択性
6. 2次元複素数ウェーブレットパケット変換 (2D-CWPT)
7. 2次元複素数ウェーブレットパケット変換の方向選択性
8. 方向選択性の原理と方向性の定義
9. 2D-CWPTに基づく任意方向成分の検出法
10. 半導体回路の欠陥検査への方向選択性の応用
11. サポートベクトルマシン (SVM) (補助資料)
12. 2D-CWPTによるコンクリート表面のひび割れ検出

新たな方向性ウェーブレット変換とその応用
1. 方向フィルタの設計
2. 新たな方向性ウェーブレット変換の構築
3. 方向性ウェーブレット変換の医用画像処理へ応用
3D-CDWTの方向選択性の実現と応用
1. 3D-CDWTの方向選択性の実現
2. 3D-CDWTの方向選択性の医用画像処理へ応用

新たなウェーブレットディープラーニングと応用
1. 畳み込みニューラルネットワークとその特性
  1. 視覚の情報処理と畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
  2. 2次元の畳み込みの計算
  3. CNNのプーリング層の処理
  4. これまでに提案された各種のCNN
  5. Mask-RCNNを用いた光沢部品の表面欠陥検査と問題点
2. ウェーブレットディープラーニングの構成と特性
  1. ウェーブレットパケット変換の方向選択性
  2. ウェーブレットディープラーニングの構成と原理
  3. ディープラーニングの推定根拠の可視化手法
  4. 光沢部品の表面検査への応用と考察
3. 2次元ウェーブレット変換ソフトの実践体験
  1. 2次元離散ウェーブレット変換ソフトの説明と体験
  2. 2次元複素数離散ウェーブレット変換ソフトの説明と体験験

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お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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視聴期間は2024年11月14日〜21日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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ウェーブレット変換の基礎と応用

admin — Wed, 21 Aug 2024 09:04:52 +0000

ウェーブレット変換の基礎と応用

～デジタル信号処理の最新手法とテクニック～

オンライン開催

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視聴期間は2024年10月31日〜11月7日を予定しております。
お申し込みは2024年11月5日まで承ります。

概要

本セミナーは、ウェーブレット変換について取り上げ、データ分析の基礎から応用、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

配信期間

2024年11月5日(火) 10時30分～ 2024年11月7日(木) 16時30分

お申し込みの締切日

2024年11月5日(火) 10時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

　ウェーブレット変換は1985年頃に提案されてから40年近くが経過し、その理論と応用の両面で大きな発展を遂げてきました。この変換手法は、変換核であるマザーウェーブレットを自由に選択し、必要に応じて独自のものを作成することが可能です。この特性により、従来のフーリエ変換にはない利点を持っています。近年では、新たなウェーブレット変換の発展が進み、AIやIoTなどの現代のデジタル信号処理技術において重要な位置を占めるようになりました。
　本セミナーでは、専門知識が少ない方でも理解しやすいよう、ウェーブレット変換の基礎から最新の発展と応用までをわかりやすく解説します。さらに、生体信号、音声信号、振動信号など、さまざまな具体例を交えながら、ウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントについても説明します。このセミナーを通じて、参加者が実践的な知識を得られるように配慮します。

デジタル信号処理・フーリエ変換・ウェーブレット変換の基礎
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. フーリエ変換・離散フーリエ変換・短時間フーリエ変換
2. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換と注目すべき特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特有な特性
  3. ウェーブレットパケット変換と最良基底の選択法
3. 不確定性原理と必要な情報の確保
  1. 不確定性原理とは
  2. 信号のデジタル化と必要な情報の確保
  3. フーリエ変換と獲得可能の情報量
  4. 短時間フーリエ変換とウェーブレット変換の違い
連続・離散ウェーブレット変換と実用例
1. 連続ウェーブレット変換とその応用例
  1. 連続ウェーブレット変換の注目すべき特性
  2. 高精度な高速計算法を実現するテクニック
  3. 連続ウェーブレット変換の応用実例
    1. 脳波の解析
    2. エンジン内乱流の解析
    3. ボコーダ (音声の再構成) への応用
  4. 信号特性に応じるマザーウェーブレットの設計と睡眠無呼吸症候群の検出
2. 離散ウェーブレット変換とその応用例
  1. 離散ウェーブレット変換の特性
  2. 完全シフト不変性を持つ複素数離散ウェーブレット変換
  3. 離散ウェーブレット変換の実用例
    1. 心電図のノイズ削除
    2. レコード音楽のスパイクノイズ分離
    3. CDWTを用いたICAによる音声信号分離
  4. リフティングスキームによる複素数離散ウェーブレット変換高速化
IoT・AI時代に対応する新なウェーブレット変換と応用例
1. 実信号マザーウェーブレットとウェーブレット瞬時相関
  1. 実信号マザーウェーブレットの定義とその構成法
  2. ウェーブレット瞬時相関とその特性
  3. ウェーブレット瞬時相関による異常検出の実例
    1. エンジンノッキング検出
    2. 水道管漏水検出
    3. 車異常音の検出
2. 寄生的離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 寄生的離散ウェーブレット変換の定義と寄生フィルタの構成
  2. 寄生的離散ウェーブレット変換による高速異常検出システムと応用例
3. 可変バンド離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変フィルタバンドの設計と離散ウェーブレット変換の計算
  2. 可変バンド離散ウェーブレット変換による胎児心電図の抽出への応用例
4. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換の定義と構成
  2. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換による音楽解析例
5. ウェーブレット変換ソフトの実践体験
  1. ウェーブレット変換ソフトの仕様説明
  2. ウェーブレット変換によるノイズ除去などの応用体験

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

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ウェーブレット変換の基礎と応用

admin — Wed, 21 Aug 2024 09:04:21 +0000

ウェーブレット変換の基礎と応用

～デジタル信号処理の最新手法とテクニック～

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年10月31日〜11月7日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年11月5日まで承ります。

概要

本セミナーは、ウェーブレット変換について取り上げ、データ分析の基礎から応用、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

開催日

2024年10月30日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
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- 音
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- 計測
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修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

デジタル信号処理・フーリエ変換・ウェーブレット変換の基礎
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. フーリエ変換・離散フーリエ変換・短時間フーリエ変換
2. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換と注目すべき特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特有な特性
  3. ウェーブレットパケット変換と最良基底の選択法
3. 不確定性原理と必要な情報の確保
  1. 不確定性原理とは
  2. 信号のデジタル化と必要な情報の確保
  3. フーリエ変換と獲得可能の情報量
  4. 短時間フーリエ変換とウェーブレット変換の違い
連続・離散ウェーブレット変換と実用例
1. 連続ウェーブレット変換とその応用例
  1. 連続ウェーブレット変換の注目すべき特性
  2. 高精度な高速計算法を実現するテクニック
  3. 連続ウェーブレット変換の応用実例
    1. 脳波の解析
    2. エンジン内乱流の解析
    3. ボコーダ (音声の再構成) への応用
  4. 信号特性に応じるマザーウェーブレットの設計と睡眠無呼吸症候群の検出
2. 離散ウェーブレット変換とその応用例
  1. 離散ウェーブレット変換の特性
  2. 完全シフト不変性を持つ複素数離散ウェーブレット変換
  3. 離散ウェーブレット変換の実用例
    1. 心電図のノイズ削除
    2. レコード音楽のスパイクノイズ分離
    3. CDWTを用いたICAによる音声信号分離
  4. リフティングスキームによる複素数離散ウェーブレット変換高速化
IoT・AI時代に対応する新なウェーブレット変換と応用例
1. 実信号マザーウェーブレットとウェーブレット瞬時相関
  1. 実信号マザーウェーブレットの定義とその構成法
  2. ウェーブレット瞬時相関とその特性
  3. ウェーブレット瞬時相関による異常検出の実例
    1. エンジンノッキング検出
    2. 水道管漏水検出
    3. 車異常音の検出
2. 寄生的離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 寄生的離散ウェーブレット変換の定義と寄生フィルタの構成
  2. 寄生的離散ウェーブレット変換による高速異常検出システムと応用例
3. 可変バンド離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変フィルタバンドの設計と離散ウェーブレット変換の計算
  2. 可変バンド離散ウェーブレット変換による胎児心電図の抽出への応用例
4. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換の定義と構成
  2. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換による音楽解析例
5. ウェーブレット変換ソフトの実践体験
  1. ウェーブレット変換ソフトの仕様説明
  2. ウェーブレット変換によるノイズ除去などの応用体験

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1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

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: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

admin — Wed, 09 Oct 2024 06:11:58 +0000

ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

～Statistical Signal Processing～

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開催日

2024年10月18日(金) 10時00分～ 16時30分

プログラム

　本セミナーでは、ディジタル信号処理の中でも特に統計的信号処理と呼ばれる統計を扱う信号処理技術に関して、詳しくご説明致します。音、画像、通信等のデータは不規則信号です。不規則信号を処理するためには不規則信号処理が必要です。それが統計的信号処理です。具体的にはスペクトル解析、適応信号処理が中心的となりますが、それらの理解を助けるためにディジタル信号処理の基本概念からはじめ、スペクトル解析の準備としてフーリエ変換について定義の他に物理的解釈に触れ、その応用に至るまでをカバーします。
　理工系の大学では、必ずと言っていいほど、ディジタル信号処理に関する講義が行われます。しかしながら、学部の講義では時間の関係上、統計的信号処理まで進めないのが現状です。よって、現実問題として多く遭遇する不規則信号の取り扱いは、実際に対応される企業技術力に依存することになりますが、総計的信号処理に利用されるアルゴリズムの複雑さは、その理解の妨げが企業展開のネックになることが懸念されます。
　本セミナーでは、個々のアルゴリズムの本来の狙いは何かを理解することを目的とし、丁寧な説明を心がけ、参加者の理解の一助となることを目指します。また、音、画像、通信等への応用例を複数挙げ、実際にどのように利用可能かのヒントを示します。圧縮センシング、独立成分分析、カルマンフィルタなどの最近の技術についても紹介し、それらも含め、講師のこれまでの企業との共同研究の経験から統計的信号処理の利用のノウハウを解説致します。さらには最近の統計的信号処理技術の進展や動向に関しても言及する予定です。

信号処理の基礎的事項
1. サンプリング
2. 離散時間信号
3. 離散時間システム (ディジタルフィルタ)
4. FIRフィルタとIIRフィルタ
フーリエ解析
1. フーリエ級数
2. フーリエ変換
3. 離散フーリエ変換と高速フーリエ変換 (FFT)
4. 処理例
スペクトル解析
1. 不規則信号
  1. 相関関数
  2. パワースペクトル
2. ノンパラメトリック法
3. パラメトリック法
  1. 線形予測
  2. ARスペクトル推定
  3. ARMAスペクトル推定
  4. 次数推定
4. 部分空間法
5. 応用例
適応信号処理
1. 適応アルゴリズム
  1. LMSアルゴリズム
  2. RLSアルゴリズム
  3. 各種アルゴリズム
2. 応用例
  1. システム同定
  2. エコーキャンセラ
  3. ノイズキャンセラ
  4. 信号強調
  5. イコライザ
  6. その他
最近の研究動向
1. 圧縮センシング
2. 独立成分分析
3. カルマンフィルタ
4. 音、画像、通信等への応用
最新動向
1. 適応信号処理の進展
2. 深層学習との関連性
3. その他

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

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受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

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ウェーブレット変換の基礎と応用

admin — Thu, 04 Jul 2024 10:20:44 +0000

ウェーブレット変換の基礎と応用

～デジタル信号処理の最新手法とテクニック～

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視聴期間は2024年8月22日〜30日を予定しております。
お申し込みは2024年8月28日まで承ります。

概要

本セミナーは、ウェーブレット変換について取り上げ、データ分析の基礎から応用、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

配信期間

2024年8月28日(水) 10時30分～ 2024年8月30日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

2024年8月28日(水) 10時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

デジタル信号処理・フーリエ変換・ウェーブレット変換の基礎
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. フーリエ変換・離散フーリエ変換・短時間フーリエ変換
2. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換と注目すべき特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特有な特性
  3. ウェーブレットパケット変換と最良基底の選択法
3. 不確定性原理と必要な情報の確保
  1. 不確定性原理とは
  2. 信号のデジタル化と必要な情報の確保
  3. フーリエ変換と獲得可能の情報量
  4. 短時間フーリエ変換とウェーブレット変換の違い
連続・離散ウェーブレット変換と実用例
1. 連続ウェーブレット変換とその応用例
  1. 連続ウェーブレット変換の注目すべき特性
  2. 高精度な高速計算法を実現するテクニック
  3. 連続ウェーブレット変換の応用実例
    1. 脳波の解析
    2. エンジン内乱流の解析
    3. ボコーダ (音声の再構成) への応用
  4. 信号特性に応じるマザーウェーブレットの設計と睡眠無呼吸症候群の検出
2. 離散ウェーブレット変換とその応用例
  1. 離散ウェーブレット変換の特性
  2. 完全シフト不変性を持つ複素数離散ウェーブレット変換
  3. 離散ウェーブレット変換の実用例
    1. 心電図のノイズ削除
    2. レコード音楽のスパイクノイズ分離
    3. CDWTを用いたICAによる音声信号分離
  4. リフティングスキームによる複素数離散ウェーブレット変換高速化
IoT・AI時代に対応する新なウェーブレット変換と応用例
1. 実信号マザーウェーブレットとウェーブレット瞬時相関
  1. 実信号マザーウェーブレットの定義とその構成法
  2. ウェーブレット瞬時相関とその特性
  3. ウェーブレット瞬時相関による異常検出の実例
    1. エンジンノッキング検出
    2. 水道管漏水検出
    3. 車異常音の検出
2. 寄生的離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 寄生的離散ウェーブレット変換の定義と寄生フィルタの構成
  2. 寄生的離散ウェーブレット変換による高速異常検出システムと応用例
3. 可変バンド離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変フィルタバンドの設計と離散ウェーブレット変換の計算
  2. 可変バンド離散ウェーブレット変換による胎児心電図の抽出への応用例
4. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換の定義と構成
  2. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換による音楽解析例
5. ウェーブレット変換ソフトの実践体験
  1. ウェーブレット変換ソフトの仕様説明
  2. ウェーブレット変換によるノイズ除去などの応用体験

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時系列データの分析の基礎と応用

admin — Thu, 11 Jul 2024 09:27:44 +0000

時系列データの分析の基礎と応用

～網羅的に基礎的事項から最先端の応用を解説～

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概要

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

開催日

2024年8月26日(月) 10時00分～ 16時00分

プログラム

時系列データの分析:基礎編
1. 時系列データ
  1. 時系列データの例
  2. 前処理の必要性
2. 信号処理の基礎
  1. サンプリングと離散時間信号
  2. ディジタルフィルタリング
  3. 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
  4. 高速フーリエ変換と実際の利用
3. 統計的処理の基礎
  1. 定常性と非定常性
  2. 1次統計量と2次統計量
  3. 自己相関関数とパワースペクトル
  4. フィルタモデルでの入出力関係
4. スペクトル解析
  1. ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
  2. モデル当てはめ
    - ARモデル
    - MAモデル
    - ARMAモデル
    - ARIMAモデル
    - SARIMAモデル
  3. 次数決定
    - FPE
    - AIC
    - MDL
5. スペクトル解析の広がり
  1. 時変データ分析
  2. カルマンフィルタ
  3. 多変量解析
時系列データの分析:応用編
1. 線形予測分析の実際
  1. 自己相関法の計算
  2. 共分散法の計算
  3. 改良共分散法の計算
2. 考慮すべき問題点と解決方法
  1. 窓関数の選択
  2. 入力信号依存性
  3. 推定方法の選択
3. 応用例
  1. 音応用
  2. 画像応用
  3. 通信応用
  4. 経済データ応用
  5. 地質データ応用
4. 高次統計量
  1. 2次統計量と高次統計量
  2. 高次統計量とフィルタモデル
  3. 高次統計量の利用例
    - 音利用
    - 通信利用等
5. 適応フィルタ
  1. 適応アルゴリズム
  2. 実際の応用例
  3. 先端の研究紹介

質疑応答

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

サイエンス＆テクノロジー株式会社

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 36200円 (税別) / 39,820円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,200円(税別) / 39,820円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
他の割引は併用できません。
サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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ウェーブレット変換の基礎と応用

admin — Thu, 04 Jul 2024 10:20:07 +0000

ウェーブレット変換の基礎と応用

～デジタル信号処理の最新手法とテクニック～

オンライン開催

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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年8月22日〜30日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年8月28日まで承ります。

概要

本セミナーは、ウェーブレット変換について取り上げ、データ分析の基礎から応用、原理から具体的な手法までを平易に解説いたします。

開催日

2024年8月21日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

信号処理に関連する技術者
- 画像
- 音
- 機械
- 計測
- 生体関連等

修得知識

デジタル信号処理に必要な知識
独自にできるデジタル信号処理の手法
ノイズ除去と信号分離のテクニック
信号抽出・異常検出の知識と技術

プログラム

デジタル信号処理・フーリエ変換・ウェーブレット変換の基礎
1. デジタル信号とフーリエ変換の基礎
  1. アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化
  2. 周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性
  3. フーリエ変換・離散フーリエ変換・短時間フーリエ変換
2. ウェーブレット変換の基礎
  1. 連続ウェーブレット変換と注目すべき特性
  2. 離散ウェーブレット変換とその特有な特性
  3. ウェーブレットパケット変換と最良基底の選択法
3. 不確定性原理と必要な情報の確保
  1. 不確定性原理とは
  2. 信号のデジタル化と必要な情報の確保
  3. フーリエ変換と獲得可能の情報量
  4. 短時間フーリエ変換とウェーブレット変換の違い
連続・離散ウェーブレット変換と実用例
1. 連続ウェーブレット変換とその応用例
  1. 連続ウェーブレット変換の注目すべき特性
  2. 高精度な高速計算法を実現するテクニック
  3. 連続ウェーブレット変換の応用実例
    1. 脳波の解析
    2. エンジン内乱流の解析
    3. ボコーダ (音声の再構成) への応用
  4. 信号特性に応じるマザーウェーブレットの設計と睡眠無呼吸症候群の検出
2. 離散ウェーブレット変換とその応用例
  1. 離散ウェーブレット変換の特性
  2. 完全シフト不変性を持つ複素数離散ウェーブレット変換
  3. 離散ウェーブレット変換の実用例
    1. 心電図のノイズ削除
    2. レコード音楽のスパイクノイズ分離
    3. CDWTを用いたICAによる音声信号分離
  4. リフティングスキームによる複素数離散ウェーブレット変換高速化
IoT・AI時代に対応する新なウェーブレット変換と応用例
1. 実信号マザーウェーブレットとウェーブレット瞬時相関
  1. 実信号マザーウェーブレットの定義とその構成法
  2. ウェーブレット瞬時相関とその特性
  3. ウェーブレット瞬時相関による異常検出の実例
    1. エンジンノッキング検出
    2. 水道管漏水検出
    3. 車異常音の検出
2. 寄生的離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 寄生的離散ウェーブレット変換の定義と寄生フィルタの構成
  2. 寄生的離散ウェーブレット変換による高速異常検出システムと応用例
3. 可変バンド離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変フィルタバンドの設計と離散ウェーブレット変換の計算
  2. 可変バンド離散ウェーブレット変換による胎児心電図の抽出への応用例
4. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換と応用例
  1. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換の定義と構成
  2. 可変密度複素数離散ウェーブレット変換による音楽解析例
5. ウェーブレット変換ソフトの実践体験
  1. ウェーブレット変換ソフトの仕様説明
  2. ウェーブレット変換によるノイズ除去などの応用体験

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2024年8月22日〜30日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
セミナー資料は別途、送付いたします。

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入門ウェーブレット解析

admin — Fri, 19 Jul 2024 07:54:24 +0000

入門ウェーブレット解析

～基礎から工学応用まで～

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開催日

2024年8月20日(火) 10時30分～ 16時00分

プログラム

　信号の時間的な周波数の変化を捉える手法を時間周波数解析手法とよびます。本セミナーでは、時間周波数解析手法であるウェーブレット解析の全体像を見通しよく概観することを目的とします。ウェーブレット変換には、連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換の2種類が存在します。連続ウェーブレット変換はフーリエ解析における短時間フーリエ変換に類似する手法です。一方で、離散フーリエ変換がフーリエ変換の離散化版であることに対して、離散ウェーブレット変換は連続ウェーブレット変換の単なる離散化に留まりません。離散ウェーブレット変換は信号処理におけるフィルタ処理によって実現されますが、その構造はマルチレート信号処理のフィルタバンクと密接な関係があります。
　本セミナーでは、初学者にもわかりやすいよう、まずは前半パートで連続ウェーブレット変換と離散ウェーブレット変換の直感的な説明を行い、音声・画像処理への応用例を示すことで、ウェーブレット解析の全体像を理解します。ベクトル空間やフーリエ解析についても一から簡単に説明を行うので、特別な知識なしでも受講できるように配慮します。後半パートでは、やや発展的な内容を扱い、離散ウェーブレット変換に関連する話題を掘り下げます。最後に、ウェーブレットの拡張ともいえるフレームの概念について紹介し、具体例としてカーブレット変換などの2次元の時間周波数解析手法を紹介します。

フーリエ解析
1. 準備
2. フーリエ級数
3. フーリエ変換
4. 短時間フーリエ変換
5. 不確定性原理
連続ウェーブレット変換
1. 連続ウェーブレット変換と逆変換公式
2. 時間周波数解析
3. 過渡現象の解析
4. モーメントと正則性解析
離散ウェーブレット変換
1. 近似関数とスケーリング関数
2. ハールのウェーブレット
3. 多重解像度解析
4. 分解・再構成アルゴリズム
5. 音声・画像の信号圧縮とノイズ除去
6. その他の応用例
離散ウェーブレット変換とフィルタバンク
1. 完全再構成フィルタバンク
2. 直交ウェーブレット
3. ウェーブレット展開
4. 双直交ウェーブレット
5. リフティングスキーム
フレーム
1. フレーム理論
2. 並進フレーム
3. ガボールフレーム
4. ウェーブレットフレーム
5. カーブレット
6. シアーレット

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講師

藤ノ木健介氏
神奈川大学工学部電気電子情報工学科

准教授

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
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時系列データの分析について : 基礎と応用

admin — Tue, 09 Jul 2024 05:40:00 +0000

時系列データの分析について : 基礎と応用

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概要

本セミナーでは、時系列データの分析について網羅的に解説し、基礎的事項から最先端の応用までをカバーして詳解いたします。

開催日

2024年7月17日(水) 10時00分～ 16時30分

プログラム

時系列データの分析:基礎編
1. 時系列データ
  1. 時系列データの例
  2. 前処理の必要性
2. 信号処理の基礎
  1. サンプリングと離散時間信号
  2. ディジタルフィルタリング
  3. 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
  4. 高速フーリエ変換と実際の利用
3. 統計的処理の基礎
  1. 定常性と非定常性
  2. 1次統計量と2次統計量
  3. 自己相関関数とパワースペクトル
  4. フィルタモデルでの入出力関係
4. スペクトル解析
  1. ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
  2. モデル当てはめ
    - ARモデル
    - MAモデル
    - ARMAモデル
    - ARIMAモデル
    - SARIMAモデル等
  3. 次数決定
    - FPE
    - AIC
    - MDL 等
5. スペクトル解析の広がり
  1. 時変データ分析
  2. カルマンフィルタ
  3. 多変量解析
時系列データの分析:応用編
1. 線形予測分析の実際
  1. 自己相関法の計算
  2. 共分散法の計算
  3. 改良共分散法の計算
2. 考慮すべき問題点と解決方法
  1. 窓関数の選択
  2. 入力信号依存性
  3. 推定方法の選択
3. 応用例
  1. 音応用
  2. 画像応用
  3. 通信応用
  4. 経済データ応用
  5. 地質データ応用等
4. 高次統計量
  1. 2次統計量と高次統計量
  2. 高次統計量とフィルタモデル
  3. 高次統計量の利用例
    - 音利用
    - 通信利用等等
5. 適応フィルタ
  1. 適応アルゴリズム
  2. 実際の応用例
  3. 先端の研究紹介

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

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受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

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アナログとディジタルのフーリエ変換と信号処理

admin — Wed, 17 Apr 2024 05:25:15 +0000

アナログとディジタルのフーリエ変換と信号処理

～「内積」と「直交」で本質を理解する～

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開催日

2024年6月19日(水) 10時30分～ 16時30分

プログラム

　ディジタル製品の製造・開発に関わる技術者にとって、時間⇔周波数の変換であるフーリエ変換、不要な成分を除去するフィルタは、必要不可欠な演算である.およその動作の理解は容易だが、複素正弦波、正負の周波数、たたみ込み、高速フーリエ変換 (FFT) 、エリアシング、スペクトル漏れ、ノイズフロア、窓関数など、個々の要素とその意味を正確に理解するのはなかなか難しい.
　本講義では、線形代数で学習した「内積」と「直交」の概念を用いて、個々の要素と演算の意味をひも解き、アナログとディジタルのフーリエ変換および信号処理の本質を学んでいく.担当講師が所属大学で担当した、わかりやすいと評判の講義「回路解析」・「ディジタル信号処理」をもとに、それらの内容をアレンジした構成である.信号処理を初めて学ぶ初学者はもとより、一度は学んだがより深く理解したい技術者の方、日頃扱うディジタル計測器の原理について理解を深めたい方、ディジタルの知識がこれから必要になる新卒者の方など、幅広い方々に有用な情報を提供できるものと考えている.

フーリエ変換
1. 線形代数の復習
  - 線形性
  - 内積
  - 直交
2. 実フーリエ級数展開
3. 複素フーリエ級数展開
4. フーリエ変換
5. ラプラス変換
アナログ信号処理
1. アナログ回路の応答
2. 伝達関数、インパルス応答
3. 周波数特性、振幅と位相、安定性
4. たたみ込み積分
5. 線形アナログフィルタ
離散フーリエ変換・高速フーリエ変換
1. アナログ信号・離散時間信号・ディジタル信号
2. 離散時間信号のフーリエ変換
3. 離散フーリエ変換 (DFT)
4. 高速フーリエ変換 (FFT)
5. Z変換望
ディジタル信号処理
1. ディジタル回路の応答
2. 伝達関数、インパルス応答
3. 周波数特性、振幅と位相、安定性
4. 離散たたみ込み
5. ディジタルフィルタ
関連知識
1. 窓関数、周波数スペクトルの成形
2. スペクトログラム、エリアシング、スペクトル漏れ
3. 2次元・3次元信号処理、画像・映像情報処理
4. 空間周波数、時空間信号処理
5. 機械学習・深層学習への展開

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講師

市毛弘一氏
横浜国立大学大学院工学研究院知的構造の創生部門

教授

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主催

株式会社トリケップス

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受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

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回折光学素子の設計と解析および作製・応用技術

admin — Wed, 24 Apr 2024 07:47:51 +0000

回折光学素子の設計と解析および作製・応用技術

大阪府開催オンライン開催

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概要

本セミナーでは、回折光学の考え方の基礎から、様々な解析や設計方法を中心に、実施例・応用展開について解説いたします。

開催日

2024年6月5日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

回折光学に関連する技術者
- カメラ
- 液晶デバイス
- 医療機器
- 計測器
- 理化学機器
- 結像素子
- 液晶ディスプレイ
- 光ピックアップ
- フォトニック結晶素子など
光学関連分野の技術者・開発者・研究者
これから回折光学技術に携わる技術者
関連分野に関心のある技術者・開発者・研究者

修得知識

回折光学の基礎
回折光学素子の設計
回折光学素子の作製
回折光学の応用

プログラム

　回折光学の考え方の基礎からスタートして、様々な解析や設計方法を中心として、実施例・応用展開について解説します。回折光学のほぼ全体を網羅する内容を取り扱いますが、光学の初心者の方でも理解していただけるように構成を準備いたします。

回折光学の背景
1. 回折光学の歴史
2. ホログラフィーとの関係
3. 計算機ホログラム
4. フレネルレンズ
5. 回折格子
回折光学素子の解析
1. 自由空間の伝搬
2. 周期構造の扱い
3. フーリエ光学
4. 体積ホログラム
5. 厳密な回折理論1 (フーリエモード法)
6. 厳密な回折理論2 (FDTD法)
7. サブ波長の回折光学
回折光学素子の設計
1. 設計の考え方
2. 幾何光学との関連
3. 波面制御
4. 最適化1 (シミュレーティッドアニーリング)
5. 最適化2 (反復フーリエ法)
回折光学素子の作製
回折光学の応用
回折光学の情報源

質疑応答

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会場

ドーンセンター

4F 中会議室3

大阪府大阪市中央区大手前1丁目3-49

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主催

株式会社 R&D支援センター

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

本セミナーは終了いたしました。

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アナログとディジタルのフーリエ変換と信号処理

admin — Tue, 12 Mar 2024 06:29:58 +0000

アナログとディジタルのフーリエ変換と信号処理

～「内積」と「直交」で本質を理解する～

オンライン開催

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開催日

2024年4月24日(水) 10時30分～ 16時30分

プログラム

フーリエ変換
1. 線形代数の復習
  - 線形性
  - 内積
  - 直交
2. 実フーリエ級数展開
3. 複素フーリエ級数展開
4. フーリエ変換
5. ラプラス変換
アナログ信号処理
1. アナログ回路の応答
2. 伝達関数、インパルス応答
3. 周波数特性、振幅と位相、安定性
4. たたみ込み積分
5. 線形アナログフィルタ
離散フーリエ変換・高速フーリエ変換
1. アナログ信号・離散時間信号・ディジタル信号
2. 離散時間信号のフーリエ変換
3. 離散フーリエ変換 (DFT)
4. 高速フーリエ変換 (FFT)
5. Z変換望
ディジタル信号処理
1. ディジタル回路の応答
2. 伝達関数、インパルス応答
3. 周波数特性、振幅と位相、安定性
4. 離散たたみ込み
5. ディジタルフィルタ
関連知識
1. 窓関数、周波数スペクトルの成形
2. スペクトログラム、エリアシング、スペクトル漏れ
3. 2次元・3次元信号処理、画像・映像情報処理
4. 空間周波数、時空間信号処理
5. 機械学習・深層学習への展開

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講師

市毛弘一氏
横浜国立大学大学院工学研究院知的構造の創生部門

教授

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 49000円 (税別) / 53,900円 (税込)

1口

: 60000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

admin — Mon, 04 Mar 2024 08:53:47 +0000

ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

～Statistical Signal Processing～

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開催日

2024年3月11日(月) 10時00分～ 16時30分

プログラム

信号処理の基礎的事項
1. サンプリング
2. 離散時間信号
3. 離散時間システム (ディジタルフィルタ)
4. FIRフィルタとIIRフィルタ
フーリエ解析
1. フーリエ級数
2. フーリエ変換
3. 離散フーリエ変換と高速フーリエ変換 (FFT)
4. 処理例
スペクトル解析
1. 不規則信号
  1. 相関関数
  2. パワースペクトル
2. ノンパラメトリック法
3. パラメトリック法
  1. 線形予測
  2. ARスペクトル推定
  3. ARMAスペクトル推定
  4. 次数推定
4. 部分空間法
5. 応用例
適応信号処理
1. 適応アルゴリズム
  1. LMSアルゴリズム
  2. RLSアルゴリズム
  3. 各種アルゴリズム
2. 応用例
  1. システム同定
  2. エコーキャンセラ
  3. ノイズキャンセラ
  4. 信号強調
  5. イコライザ
  6. その他
最近の研究動向
1. 圧縮センシング
2. 独立成分分析
3. カルマンフィルタ
4. 音、画像、通信等への応用
最新動向
1. 適応信号処理の進展
2. 深層学習との関連性
3. その他

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 47000円 (税別) / 51,700円 (税込)

1口

: 57000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

admin — Thu, 14 Sep 2023 08:51:50 +0000

ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

～Statistical Signal Processing～

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開催日

2023年10月11日(水) 10時00分～ 16時30分

プログラム

信号処理の基礎的事項
1. サンプリング
2. 離散時間信号
3. 離散時間システム (ディジタルフィルタ)
4. FIRフィルタとIIRフィルタ
フーリエ解析
1. フーリエ級数
2. フーリエ変換
3. 離散フーリエ変換と高速フーリエ変換 (FFT)
4. 処理例
スペクトル解析
1. 不規則信号
  1. 相関関数
  2. パワースペクトル
2. ノンパラメトリック法
3. パラメトリック法
  1. 線形予測
  2. ARスペクトル推定
  3. ARMAスペクトル推定
  4. 次数推定
4. 部分空間法
5. 応用例
適応信号処理
1. 適応アルゴリズム
  1. LMSアルゴリズム
  2. RLSアルゴリズム
  3. 各種アルゴリズム
2. 応用例
  1. システム同定
  2. エコーキャンセラ
  3. ノイズキャンセラ
  4. 信号強調
  5. イコライザ
  6. その他
最近の研究動向
1. 圧縮センシング
2. 独立成分分析
3. カルマンフィルタ
4. 音、画像、通信等への応用
最新動向
1. 適応信号処理の進展
2. 深層学習との関連性
3. その他

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 47000円 (税別) / 51,700円 (税込)

1口

: 57000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

admin — Fri, 03 Feb 2023 14:41:18 +0000

ディジタル信号による統計的信号処理の基本原理の理解とその応用

～Statistical Signal Processing～

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開催日

2023年4月26日(水) 10時00分～ 16時30分

プログラム

信号処理の基礎的事項
1. サンプリング
2. 離散時間信号
3. 離散時間システム (ディジタルフィルタ)
4. FIRフィルタとIIRフィルタ
フーリエ解析
1. フーリエ級数
2. フーリエ変換
3. 離散フーリエ変換と高速フーリエ変換 (FFT)
4. 処理例
スペクトル解析
1. 不規則信号
  1. 相関関数
  2. パワースペクトル
2. ノンパラメトリック法
3. パラメトリック法
  1. 線形予測
  2. ARスペクトル推定
  3. ARMAスペクトル推定
  4. 次数推定
4. 部分空間法
5. 応用例
適応信号処理
1. 適応アルゴリズム
  1. LMSアルゴリズム
  2. RLSアルゴリズム
  3. 各種アルゴリズム
2. 応用例
  1. システム同定
  2. エコーキャンセラ
  3. ノイズキャンセラ
  4. 信号強調
  5. イコライザ
  6. その他
最近の研究動向
1. 圧縮センシング
2. 独立成分分析
3. カルマンフィルタ
4. 音、画像、通信等への応用
最新動向
1. 適応信号処理の進展
2. 深層学習との関連性
3. その他

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講師

島村徹也氏
埼玉大学大学院理工学研究科

教授 / 情報メディア基盤センター長

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主催

株式会社トリケップス

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 47000円 (税別) / 51,700円 (税込)

1口

: 57000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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回折光学素子の設計と解析および作製・応用技術

admin — Tue, 18 Oct 2022 21:07:46 +0000

回折光学素子の設計と解析および作製・応用技術

オンライン開催

関連するセミナー・出版物

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概要

本セミナーでは、回折光学の考え方の基礎から、様々な解析や設計方法を中心に、実施例・応用展開について解説いたします。

開催日

2022年12月7日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

回折光学に関連する技術者
- カメラ
- 液晶デバイス
- 医療機器
- 計測器
- 理化学機器
- 結像素子
- 液晶ディスプレイ
- 光ピックアップ
- フォトニック結晶素子など
光学関連分野の技術者・開発者・研究者
これから回折光学技術に携わる技術者
関連分野に関心のある技術者・開発者・研究者

修得知識

回折光学の基礎
回折光学素子の設計
回折光学素子の作製
回折光学の応用

プログラム

回折光学の背景
1. 回折光学の歴史
2. ホログラフィーとの関係
3. 計算機ホログラム
4. フレネルレンズ
5. 回折格子
回折光学素子の解析
1. 自由空間の伝搬
2. 周期構造の扱い
3. フーリエ光学
4. 体積ホログラム
5. 厳密な回折理論1 (フーリエモード法)
6. 厳密な回折理論2 (FDTD法)
7. サブ波長の回折光学
回折光学素子の設計
1. 設計の考え方
2. 幾何光学との関連
3. 波面制御
4. 最適化1 (シミュレーティッドアニーリング)
5. 最適化2 (反復フーリエ法)
回折光学素子の作製
回折光学の応用
回折光学の情報源

質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

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受講料

1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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回折光学素子の設計と解析および作製・応用技術

admin — Mon, 05 Sep 2022 08:19:05 +0000

回折光学素子の設計と解析および作製・応用技術

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概要

本セミナーでは、回折光学の考え方の基礎から、様々な解析や設計方法を中心に、実施例・応用展開について解説いたします。

開催日

2022年10月26日(水) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

回折光学に関連する技術者
- カメラ
- 液晶デバイス
- 医療機器
- 計測器
- 理化学機器
- 結像素子
- 液晶ディスプレイ
- 光ピックアップ
- フォトニック結晶素子など
光学関連分野の技術者・開発者・研究者
これから回折光学技術に携わる技術者
関連分野に関心のある技術者・開発者・研究者

修得知識

回折光学の基礎
回折光学素子の設計
回折光学素子の作製
回折光学の応用

プログラム

回折光学の背景
1. 回折光学の歴史
2. ホログラフィーとの関係
3. 計算機ホログラム
4. フレネルレンズ
5. 回折格子
回折光学素子の解析
1. 自由空間の伝搬
2. 周期構造の扱い
3. フーリエ光学
4. 体積ホログラム
5. 厳密な回折理論1 (フーリエモード法)
6. 厳密な回折理論2 (FDTD法)
7. サブ波長の回折光学
回折光学素子の設計
1. 設計の考え方
2. 幾何光学との関連
3. 波面制御
4. 最適化1 (シミュレーティッドアニーリング)
5. 最適化2 (反復フーリエ法)
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1名様

: 50000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 25000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境とテストミーティングへの参加手順をご確認いただき、テストミーティングにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
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