マルチセンサデータ処理特論[3105]

＜授業のねらい及び具体的な到達目標＞

複数のセンサを用いて観測したデータを解析することにより、信号源の分布や環境・システムの状態などを推定することができます。この解析技術は、レーダー・ソナー、通信、ロボット、地震など、広い分野に応用されています。この授業では、解析に用いる基礎技術を紹介します。

＜授業計画及び準備学習＞

1　マルチセンサデータ処理とは
2　線形代数学の復習
3　確率統計学の復習
4　信号処理の復習
5　データの物理モデル
6　推定法の基礎
7　適応フィルタ
8　スペクトル推定法
9　部分空間法
10　高次統計量を用いる方法　　
11　EMアルゴリズム
12　信号源追跡 - カルマンフィルタ
13　信号源追跡 - パーティクルフィルタ
14　主成分分析と独立成分分析
15　これまでの復習

＜成績評価方法及び水準＞

成績は授業中に３回程度出すレポート課題により評価します。60%を合格水準とします。

＜教科書＞

浅野太著　「音のアレイ信号処理」　コロナ社　ISBN978-4-339-01116-6

＜参考書＞

なし

＜オフィスアワー＞

10:00-17:00

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