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科目の基本情報
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 工学研究科(博士前期課程)物理工学専攻 | |
| 領域 | 主領域 : C | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次 |
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| 選択・必修 | ||
| 授業科目名 | 信号計測システム特論 | |
| しんごうけいそくしすてむとくろん | ||
| Advanced Signal Measurement Systems | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | EN-ELEC-5
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
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| 開講時間 |
金曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 野呂 雄一（工学研究科物理工学専攻） | |
| NORO, Yuichi | ||
| SDGsの目標 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 波形のサンプリングから解析に至るまでの主にディジタル計測の基本的事項を習得する。 (Course description/outline) We learn about the basics of digital measurement, from waveform sampling to its analysis. |
|---|---|
| 学修の目的 | 波形のサンプリングから解析に至るまでの主にディジタル計測の基本的事項を習得する。 (Learning objectives) The learning objectives is to master the basics of digital measurement, from waveform sampling to its analysis. |
| 学修の到達目標 | 波形のサンプリングから解析に至るまでの主にディジタル計測の基本的事項を理解する。 また、自らMATLAB（Octave）等の処理ソフトウェアを利用して信号解析を行なえる能力を身につける。 (ただし、画像等の2次元データは対象としない。) (Achievements) You must understand the fundamentals of digital measurement from waveform sampling to analysis. In addition, it is required to acquire the ability to perform signal analysis using signal processing software such as MATLAB (Octave). (processing for two-dimensional data such as images are not included.) |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 授業中に実施する演習40%、レポート60%、計100%。 (Grading policies and criteria) Exercise during class:40%, Reports:60%, Total:100% |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | 単なる講義だけではなく、MATLAB(Octave)等の処理ソフトウェアを利用して、毎回の内容を学生自身に確認させる。 (Ideas for improving classes) Students are required to confirm the contents of each lecture using not only hearing lectures but also processing software such as MATLAB (Octave). |
| 教科書 | 教科書は指定しない。必要な資料はMoodle上に公開するので、各自ダウンロードして利用する。参考書については適宜紹介する。 (Textbooks) No textbook is specified. Necessary materials will be published on Moodle, so download and use them individually. Reference books will be introduced as appropriate. |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 毎週火曜日12:00〜13:00、場所 6307号室 (Office hour) Every Tuesday 12: 00-13: 00, Room 6307 |
| 受講要件 | 特に指定はしない。ただし、統計・確率、微分・積分、複素数、線形代数、ラプラス変換、フーリエ変換等の数学に関する基礎知識を学部レベルで十分理解していることが望まれる。 (Prerequisites) No special designation. However, it is desirable that basic knowledge of mathematics such as statistics, probability, differentiation, integration, complex numbers, linear algebra, Laplace transform, Fourier transform, etc. are sufficiently understood at the undergraduate level. |
| 予め履修が望ましい科目 | 特に科目名は指定しないが、統計・確率、微分・積分、複素数、線形代数、ラプラス変換、フーリエ変換等に直接的または間接的に（それらを利用する）係わる科目を履修しておくことが望ましい。 (Courses encouraged to take in advance) Although specific names are not specified, it is desirable to take courses related directly or indirectly to statistics/probability, differentiation/integration, complex numbers, linear algebra, Laplace transform, Fourier transform, and so on. |
| 発展科目 | （主領域Ｃ）信号計測システム演習 (Advanced courses) Seminar in Signal Measurement Systems |
| その他 |
英語対応授業である。 (This course is English-supported.) |
授業計画
| MoodleのコースURL |
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| キーワード | ディジタル信号処理、AD変換、ラプラス変換、フーリエ変換、高速フーリエ変換、ｚ変換、ディジタルフィルタ、ARモデル、システム同定 |
|---|---|
| Key Word(s) | (Key words) digital signal processing, A/D converter, Laplace transform. Fourier transform, FFT, z trandform, digital filter, AR model, system identification |
| 学修内容 | 第 1回 基礎理論 数学的基礎 第 2回 基礎理論 信号の定義～標本化と量子化 第 3回 基礎理論 フーリエ級数～ラプラス変換 第 4回 基礎理論 z 変換 第 5回 基礎理論 畳み込みと相関～線形システム 第 6回 高速フーリエ変換 離散フーリエ変換～高速フーリエ変換 第 7回 高速フーリエ変換 窓関数 第 8回 正弦波パラメータの定義と推定誤差の下限値の理論的解析 第 9回 DFTによる正弦波パラメータの推定 第10回 DFTによる正弦波パラメータの推定 第11回 Prony 法 第12回 フィルタ理論 フィルタの種類～アナログフィルタ 第13回 フィルタ理論 ディジタルフィルタ 第14回 自己回帰モデルの同定 線形予測モデル～Yule-Walker推定 第15回 自己回帰モデルの同定 ラティス法～最大エントロピー法 (Course contents) #01: Basic theory: Mathematical foundation #02: Basic theory: Signal definition - sampling and quantization #03: Basic Theory: Fourier Series, Laplace Transform #04: Basic theory: z transform #05: Basic Theory: Convolution and correlation, Linear system #06: Discrete Fourier Transform, Fast Fourier Transform #07: Window function #08: Definition of sine wave parameters, Theoretical analysis of lower limit of estimation errors #09: Estimation of sine wave parameters by DFT #10: Estimation of sine wave parameters by DFT #11: Prony's method #12: Analog filters #13: Digital filters #14: Identification of AR model: Linear prediction model, Yule-Walker estimation #15: Identification of AR model: Lattice filter, Method-Maximum Entropy Method |
| 事前・事後学修の内容 | 各回、MATLAB（Octave）等のソフトウェアを利用し、演習を実施する。適宜、課題を課しMoodle等を利用して回答を求める。 期末のレポートでは、波形データの実測例を公開し各自でそれに対する分析を実施する。 (Contents for pre and post studies) Exercises using software such as MATLAB (Octave) are performed in each lecture. Assign appropriate homework and ask for an answer using Moodle or E-mail. In the end-of-term report, actual measurement examples will be made public on Moodle, and students must analyze them by themselves. |