信号解析特論 [遠隔(同)]

開講年度

2025年度

開講学期

前期

科目名

信号解析特論

授業種別

講義

科目名（英語）

Signal Analysis

授業情報(授業コード・クラス名・授業形態)

Z1900037 信号解析特論 [遠隔(同)]

担当教員

京地清介

単位数

2.0単位

曜日時限

水曜4限

キャンパス

新宿　遠隔

教室

学位授与の方針

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 100%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　0%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

具体的な到達目標

1) フーリエ変換の周波数スペクトルの意味を説明できる。
2) 各種解析手法を線形代数におけるベクトルの線形結合の観点から統一的に解釈できる。

受講にあたっての前提条件

線型代数・基礎信号処理を学習していることを前提として講義を行います。
適宜プログラミング演習（MATLAB）を行います。

AL・ICT活用

ディスカッション・ディベート／クリッカー・タブレット等ICTを活用した双方向授業

授業計画

第１回：授業概要・線形代数の復習
第２回：ブロック変換（離散フーリエ変換・離散コサイン変換）
第３回：直交基底と直交変換
第４回：主成分分析：理論
第５回：主成分分析：応用
第６回：ブロック変換とフィルタバンクの関係
第７回：2分割フィルタバンク，ウェーブレット変換
第８回：冗長フレームによるスパース表現
第９回：辞書学習
第１０回：深層ニューラルネットワーク（理論）
第１１回：深層ニューラルネットワーク（応用）
第１２回：グラフ信号処理（基礎）
第１３回：グラフ信号処理（応用）
第１４回：まとめ

成績評価の方法

最終レポート：60%
演習，小テスト，課題：40%

受講生へのフィードバック方法

KU-LMSのアナウンス、メールにて行う。

教科書

なし

参考書

- M. Vetterli, J. Kovačević, and V. Goyal (2014). Foundations of Signal Processing. Cambridge: Cambridge University Press.
- I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville. 2016. Deep Learning. The MIT Press.
- グラフ信号処理の基礎と応用 - ネットワーク上データのフーリエ変換，フィルタリング，学習 - 田中聡久東京農工大教授博士（工学）監修田中雄一阪大教授博士（工学）著

オフィスアワー

月曜3限（13:40-15:25）
新宿キャンパス A-1511

メールでも質問を受け付けます。
jt13685@g.kogakuin.jp

受講生へのメッセージ

数学的議論が多いので、演習・プログラミングの例題を通じて積極的に手を動かし、理解を深めてください。
本講義で扱う内容の更なる発展事項に関しては参考に挙げた書籍・文献を参照してください。

なお本講義では授業実施形式をライブ配信型（GoogleMeetなどを用いる）にする場合があります。

実務家担当科目

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

情報学専攻

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