☆マルチセンサデータ処理特論（Multi-sensor Data Analysis）[2207]

＜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。
By analyzing the observations from multiple sensors, informations such as the locations of signal sources and the state of the system can be estimated. The analyzing techniques taught in this course can be applied to many fields such as radar, sonar, communication, robot, seismology.

＜授業計画及び準備学習＞

1　物理モデルの構築
2　観測系と処理系
3　遅延時間推定
4　統計モデルと最尤推定
5　空間スペクトル推定
6　部分空間法
7　適応フィルタ
8　信号源推定
9　独立成分分析
10 ベイズ推定　　
11　信号源追跡
12　機械学習 - 教師あり
13　機械学習 - 教師なし
14　学習成果の振り返り

1. Physical model
2. Observation and Processing
3. Delay estimation
4. Statistical model and maximum likelihood
5. Spatial spectrum estimation
6. Subspace estimation
7. Adaptive filter
8. Signal source estimation
9. Independent component analysis
10. Bayes estimation
11. Target tracking
12. Supervised learning
13. Unsupervized learning
14. Review

＜成績評価方法及び水準＞

成績はレポートにより評価します。60%を合格水準とします。
Students must submit a report at the end of term.

＜教科書＞

なし

＜参考書＞

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

＜オフィスアワー＞

質問は授業後およびメール(asano@cc.kogakuin.ac.jp)で受け付ける．
Mail address: asano@cc.kogakuin.ac.jp