基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	ディジタル信号処理／Digital Signal Processing
時間割コード ／Course Code	S1400900_S1
開講所属 ／Course Offered by	システム工学部／Faculty of Systems Engineering
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第1クォーター／1Q
曜限 ／Day, Period	水／Wed　1,　金／Fri　1
開講区分 ／Semester offered	第1クォーター／1Q
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	野村　孝徳
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form	講義
教室 ／Classroom	北１号館Ａ１０４／北１号館Ａ１０４
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy	要件年度 ／Required Year 要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 2020/04 ～2022/04 システム工学部 1.幅広い教養と分野横断的な学力 2 2020/04 ～2022/04 システム工学部 2.専門的知識や技能 4 2020/04 ～2022/04 システム工学部 3.課題解決力と自己学修能力 4 2023/04 ～9999/04 システム工学部 1.幅広い教養と分野横断的な学力 2 2023/04 ～9999/04 システム工学部 2.専門的知識や技能 4 2023/04 ～9999/04 システム工学部 3.課題解決力と自己学修能力 4

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
野村　孝徳	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	まず，信号そのものについての考え方や枠組みを理解し，信号のサンプリングとA/D変換，ベクトルとしての信号のとらえ方，ノイズやランダム信号の考え方の概要を理解する．次に，信号処理の意味と目的を理解した後に，信号処理の基本である信号の変換と情報の圧縮，分類について理解する．最後に信号処理の応用例をいくつか学ぶ．
到達目標 ／Course Objectives	ディタル信号を扱うために必要なサンプリング定理と量子化の概念を説明することができる． rect関数，sinc関数，delta関数，comb関数の概形を図示することができる． 離散フーリエ変換を理解し．離散フーリエ変換の性質を証明することができる． 時間フィルタリング，周波数フィルタリングの違いと類似点を説明することができる． 最小自乗法，主成分分析の方法を理解し，それぞれの特徴を説明することができる．
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	原則，毎回課題を課します．課題の点数（20点）と試験（中間試験（40点），期末試験（単位認定試験）（40点））の点数を合わせて成績をつけます．
教科書 ／Textbook	原理がわかる・現場で使える信号処理（伊東一良編，丸善株式会社，ISBN: 978-4621082102，3080円）
参考書・参考文献 ／Reference Book	フーリエ変換について書かれた数学の教科書・参考書があれば参考になるでしょう．
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	工学で扱うあらゆる波（電波，光波など）を処理するために必要な科目である．数学を道具として使用するが，それほど高度な数学を要するわけではありません． ディジタルデータの扱いに関心のある学生の受講を勧めます． 授業の一部はオンライン（オンデマンド）で実施することがあります．Moodleで告知するので確認しておくこと．
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	ディジタル画像データなどは，まさに「ディジタルデータ」として提供することもあるので，PCで画像をみたり，音楽データを再生したりできるようにしておこう．
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	特にありませんが，数学系の科目を履修しておくと理解が深まります．
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	本授業の授業計画に沿って，準備学習2時間と復習2時間をおこなおう．毎回出題する課題がその助けになる．課題を解こうすると自ずと授業内容の復習ができる．また，課題は次回の講義の内容にも関係するので準備学習にもなる．次回の講義で学ぶところに目を通しておくだけでも，授業の理解に役立つ．これ以外にも授業で出てきた項目に関する自主的学修を求めます．
その他連絡事項 ／Other messages	水曜日，金曜日の講義であるので，水曜日の課題は中1日で解くことになるが，講義内容の復習に相当する課題なので，記憶の新しい間に解くことができると前向きに捉えよう．
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	日頃からディジタルデータ（音楽など）に関することに興味をもとう．【「アクティブ・ラーニング」実施要項 1, 7, 11】
オフィスアワー ／Office Hours	月曜4時限，北1号館（システム工学部A棟）A415室．
科目ナンバリング ／Course Numbering	S21063J11100B333

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考（担当） ／Notes
1	１回目	授業概要，信号とは	授業の進め方を説明した後，授業で扱う「信号としての波」の性質について説明します．
2	２回目	サンプリングとA/D変換：アナログデータの標本化とエリアシング	アナログ信号（データ）をディジタル信号（データ）に変換するために必要なサンプリング動作そのものとサンプリング定理を説明します．サンプリング定理を満たさない場合に生じるエリアシングについても説明します．
3	３回目	サンプリングとA/D変換：アナログデータの量子化と量子化誤差	アナログ信号（データ）をディジタル信号（データ）に変換るために必要な量子化について説明します．量子化誤差についても説明した後，サンプリングと量子化の違いについても説明します．
4	４回目	フーリエ級数とフーリエ変換	離散フーリエ変換の理解に必要なフーリエ級数とフーリエ変換について説明します．応用解析の復習（予習）のような内容になるでしょう．
5	５回目	離散フーリエ変換：離散フーリエ変換の定義	ディジタル信号のフーリエ変換である離散フーリエ変換を説明します．リエ変換の定義
6	６回目	離散フーリエ変換：離散フーリエ変換の性質	離散フーリエ変換ならではの性質があります．例を挙げながら説明します．
7	７回目	前半のまとめと中間試験	前半のまとめと中間試験
8	８回目	高速フーリエ変換：高速フーリエ変換の計算アルゴリズム	離散フーリエ変換を効率よく計算する高速フーリエ変換の代表的なものを説明します．
9	９回目	高速フーリエ変換：高速フーリエ変換の計算量，2次元信号への拡張	高速フーリエ変換を2次元に拡張する方法を説明します．画像の離散フーリエ変換に役立ちます．
10	１０回目	信号のフィルタリング：周波数フィルタリング	ィジタル信号のフィルタリング処理を説明します．音声（音楽）や画像がフィルタリングによってどのように変化する例を示します．
11	１１回目	信号のフィルタリング：時間軸フィルタリングおよび周波数フィルタリングとの関係	時間軸フィルタリングと周波数フィルタリングとの関係を説明します．
12	１２回目	相関演算	フィルタリング処理の拡張してパターンマッチングに用いられる相関演算について説明します．
13	１３回目	最小自乗法と主成分分析：最小自乗法の定義，計算方法	ディジタルデータの曲線近似に使用される最小自乗法の定義，計算方法を説明します．
14	１４回目	最小自乗法と主成分分析：主成分分析の定義および最小自乗法との関係	ディジタルデータの分析手法のひとつである主成分分析の考え方を最小自乗法と対比しながら説明します．
15	１５回目	ディジタル信号処理の応用例：深層学習	ディジタル処理の例としてフィルタリングや機械学習について説明します．
16	１６回目	後半のまとめと期末試験	後半のまとめと期末試験