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本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、デプス・センシング・アルゴリズムの基礎から、それを用いた非接触生体センシングの動作原理、ヒューマン・ヘルスケア関連アプリケーションへの展開について、次世代デバイスHololensのデモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、回路動作の勉強や製品設計等に役立つよう、回路シミュレータを用いた電力変換回路のシミュレーション実習を行います。
手を動かしながら使用法を習得していただけます。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、応用例としてリチウムイオン二次電池の充電率推定への応用について解説いたします。

本セミナーでは、生体信号の種類・計測やノイズ処理・解析など生体データの収集から生体情報のデータマイニングまで分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、生成AIについて取り上げ、生成したデータの評価について、具体的な活用事例を交えて詳解いたします。

本セミナーでは、生体情報センシングを取り上げ、現在実用化あるいは研究開発されている各種生体センサについて、その基本構造、計測原理、データ処理手法を解説し、生体情報を効果的に活用して人のモニタリングや製品開発に活かせるよう、生体情報を如何に活用することができるのかを具体的な事例をもとに説明し、多様な分野での応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、脳波を活用した領域への技術的参入・ビジネス展開に向けて、脳波の仕組み、計測方法、信号解析の基本、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、ビジネス展開の可能性など、脳波の基礎と応用を詳しく解説いたします。

本セミナーでは、脳波信号解析の第一人者、慶應義塾大学の満倉氏がホルモン・脳波とそして感性との関連性について解説いたします。
脳と脳波そして脳波信号解析から感性のリアルタイム認識について、さらに、認識した感性・感情の製品開発や消費者の購買行動にアプローチする応用例などを研究成果を交えてお話しいたします。