適応フィルタ入門講座

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適応フィルタは、所望の信号の抽出・生成・加工を行うことができる技術です。また、そのアルゴリズムは人工知能で用いられる機械学習のアルゴリズムの基礎となっています。適応フィルタの優位な例を述べます。従来のフィルタでは同一の周波数帯域の二つの源信号が重畳している信号から、所望の信号を抽出することはできませんでした。これに対し、適応フィルタでは、これを抽出することも出来ます。  本講座では、この技術の習得にあたって、大学の初学年で学ぶ程度の数学の知識があれば、適応フィルタを使うことができるようになります。具体的には、まず、技術の基礎理論を直感的に理解できるように解説しします。次いで、実例を用いたデモを体験することで実際の応用に供するように講座を構成しています。

  1. 適応フィルタの基礎
    1. FIRフィルタとIIRフィルタ
    2. 適応フィルタの構成
    3. 適応フィルタの9基礎となる統計的信号処理
    4. ウィナー理論及び最小二乗法と教師有り学習
    5. 教師なし学習
  2. 適応アルゴリズムと応用例
    1. 同定、予測、デコンボリューション
    2. 空間モデルと時空間モデル
    3. 教師有り適応アルゴリズム
      1. LMSアルゴリズムとその拡張 (NLMSアルゴリズム等)
      2. RLSアルゴリズムとその拡張
      3. その他
##教師なし適応アルゴリズム
  1. ブラインド同定アルゴリズム
  2. ブラインドデコンボリューションアルゴリズム
  3. ブラインド信号源分離アルゴリズム
  4. その他
  1. 実際の応用例
    1. ノイズキャンセラ
    2. エコーキャンセラ等

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