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対象課程	科目名	単位数	科目コード	開講時期	授業科目区分
博士前期課程（修士課程）	信号処理特論 Signal Processing	2	2549-01	2024年度後学期	関係科目

担当教員名
島内　末廣

授業科目の学習・教育目標

キーワード

学習・教育目標

1.ディジタル信号 2.信号解析 3.信号処理システム 4.音響・映像 5.プログラミング

自然界の多くの現象は、多様なセンサを通してディジタル形式の時系列信号や多次元信号として観測され、コンピュータ上で高度な特徴分析や加工処理が施されることにより、人や社会にとって一層有益な情報に変換される。本科目では、ディジタル信号を扱うために体系化されてきた信号処理理論の基礎とその応用について学ぶ。

授業の概要および学習上の助言

ディジタル信号やディジタルシステムを数学的に表現するための基礎理論、信号解析手法（フーリエ解析、非定常解析、多重解像度解析など）、信号処理システム（ディジタルフィルタ、ニューラルネットワークなど）を取り上げる。また、音響や映像信号などの実データを用いたプログラミング演習を交え、信号処理理論の基本概念を具体化させるとともに実践的な応用力を養う。講義の中で、随時プログラミングを行うため、毎回ノートパソコンを必ず持参すること。

教科書および参考書・リザーブドブック
授業中に適宜資料を配布する。

履修に必要な予備知識や技能
本科目は「音響・映像概論」、「音響・映像システム」の内容を基礎とし、線形代数や統計学、プログラミングの基本的知識を修得していることが望ましい。

学生が達成すべき行動目標
No.
①	ディジタル信号やディジタルシステムの数学的な表現法を理解し、説明できる。
②	代表的な信号解析手法の特徴を理解し、説明できる。
③	代表的な信号処理システムの特徴を理解し、説明できる。
④	基本的な信号処理アルゴリズムを理解し、数式に基づきプログラムを作成できる。
⑤
⑥

達成度評価
評価方法	試験	クイズ小テスト	レポート	成果発表 (口頭・実技)	作品	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	40	0	60	0	0	0	0	100

評価の要点
評価方法	行動目標		評価の実施方法と注意点
試験	①	レ	行動目標①、②の理解度を確認するため、中間試験を実施する
	②	レ
	③
	④
	⑤
	⑥
クイズ小テスト	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
レポート	①	レ	行動目標①〜④の総合的な理解度を確認するため、レポート課題を出題する。
	②	レ
	③	レ
	④	レ
	⑤
	⑥
成果発表 (口頭・実技)	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
作品	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
ポートフォリオ	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥
その他	①
	②
	③
	④
	⑤
	⑥

具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安	標準的な達成レベルの目安
学生が達成すべき行動目標の85％以上の達成。	学生が達成すべき行動目標の70％以上の達成。

※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。

授業明細
回数	学習内容	授業の運営方法	学習課題予習・復習	時間：分※
1	ディジタル信号の基礎	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
2	z変換によるディジタル信号の表現	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
3	z変換による線形システムの表現	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
4	フーリエ解析	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
5	非定常解析	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
6	多重解像度解析	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
7	中間振り返り	・中間試験・解説・自己点検	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
8	線形フィルタ(I): FIRフィルタ	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
9	線形フィルタ(II): IIRフィルタ	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
10	非線形フィルタ	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
11	適応学習システム(I) 適応フィルタ	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
12	適応学習システム(II) ベイズ学習	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
13	適応学習システム(III) ニューラルネットワーク	・講義・演習（プログラミング含）	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
14	総合演習	・演習（プログラミング含）・レポート課題	・今回の授業内容の復習・次回の授業内容の予習	200
15	総合振り返り	・総括・自己点検	・今回の授業内容の復習	100