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開講年度 | 2021 年度 | |
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開講区分 | 生物資源学部 | |
受講対象学生 |
共生環境学科・環境情報システム学教育コース 学部(学士課程) : 2年次 |
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選択・必修 | 必修 教育コース必修科目 |
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授業科目名 | 生物情報工学 | |
せいぶつじょうほうこうがく | ||
Bioinformation Engineering | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | BIOR-Envi-2231-013
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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 |
月曜日 3, 4時限 |
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授業形態 |
ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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開講場所 | 230室,オンラインの場合はTeams | |
担当教員 | 森尾 吉成(生物資源学部) | |
MORIO, Yoshinari | ||
SDGsの目標 |
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連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
授業の概要 | 農業食料工学分野ならびに生物情報工学分野で,人間,動物,植物などの生物情報を各種センサを使って取得する方法,取得した情報を処理して特徴量を計算する方法について説明する.具体的には,加速度センサやマイクを使った信号処理,カメラを使った画像処理,分光光度計を使った成分分析について取り扱う. |
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学修の目的 | 生物情報を取得するための各種センサを使う方法を身につけ,センサによって取得した情報を自身のPCで処理することができるようになる. |
学修の到達目標 | ・加速度センサやマイクから得られる信号をPCに取り込むことができるようになる. ・サンプリング周波数について説明できるようになる. ・フーリエ変換について説明できるようになる. ・フーリエ変換を使って周波数解析ができるようになる. ・カメラから画像を取得することができるようになる. ・画像からRGBやHSVなどの色情報を取得することができる. ・分光光度計の計測原理と応用事例を他人に説明することができる. |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 課題レポート100%. |
授業の方法 | 講義 演習 |
授業の特徴 |
問題提示型PBL(事例シナリオ活用含) 反転授業 Moodleを活用する授業 eポートフォリオを活用する授業 |
授業改善の工夫 | 毎回授業アンケートをとり,コメント返すとともに,その結果を次の授業にフィードバックする. |
教科書 | |
参考書 | |
オフィスアワー | 月曜日12:00~13:00 場所415室,Teams |
受講要件 | 応用数学を履修済みであること.同時期に開講されるプログラミングも受講すること. |
予め履修が望ましい科目 | |
発展科目 | 農業食料工学実験,卒業研究 |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 生物情報,加速度センサ,マイク,サンプリング周波数,フーリエ変換,FFT,カメラ,色情報,電磁波,分光光度計 |
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Key Word(s) | Bioinformation, Acceleration sensor, Sampling frequency, Fourier transform, FFT, Camera, Color information, Electromagnetic ray, Spectrophotometer |
学修内容 | 第1回 授業の概要説明 授業で取り扱う生物情報を紹介するとともに,情報を取得するために使用する各種センサを紹介する.加速度センサを使って信号を計測するデモを行う. 第2回 加速度センサによる信号取得 加速度センサを使って加速度信号を自身のPCに取得する.センサーの振動パターンを変更させながら加速度信号を取得し,グラフ表示する.サンプリング周波数について理解する. 第3回 加速度センサで取得した信号の処理 取得した信号の波形の観察方法や周波数,振幅,波長,などの基本特徴量について説明する. 第4回 フーリエ変換の解説 フーリエ変換とベクトルの内積の関係について理解するとともに,フーリエ変換の計算方法を理解する. 第5回 フーリエ変換演習 加速度センサを使って取得した信号をフーリエ変換し,周波数スペクトルを計算する. 第6回 フーリエ変換演習 一つ目の演習課題として,加速度センサを使って取得したオリジナル信号を処理して,何らかの状態を判別するシステムを開発する. 第7回 フーリエ変換演習 引き続き,加速度センサを使って取得したオリジナル信号を処理して,何らかの状態を判別するシステムを開発する. 第8回 フーリエ変換課題成果発表会と音センサの紹介 課題1に課したフーリエ変換信号処理システムの成果発表会を開催する.後半は,音センサとしてマイクを紹介し,マイクを使って音声を取得し,グラフ表示する. 第9回 フーリエ変換を使った音声処理 演習 マイクを使って取得した音声信号をフーリエ変換し,周波数スペクトルを計算する.2つめの演習課題として,オリジナル音声解析システムの開発に取り組む. 第10回 音声解析システムの開発 演習2 音声解析システムの開発の進捗状況を発表するとともに,システムの開発作業を行う. 第11回 音声解析システム課題成果発表会とカメラを使った画像取得 音声解析システム課題の成果発表会を開催する.後半は,カメラを使った画像計測について説明する.実際にカメラを使って画像を取得し,RGB,HSVといった色情報を取得する方法を説明する.さらに,XYZ刺激値,xy色度,L*a*b*といった色情報についても解説する. 第12回 カメラを使った画像処理 演習 3つめの演習課題として,カメラを使って取得した画像から色情報を計測し,得られた情報から何らかの状態を判別するシステムを開発する. 第13回 カメラを使った画像計測 演習 画像計測システムの開発の進捗状況を発表するとともに,システムの開発作業を行う. 第14回 画像計測システム課題成果発表会と分光光度計の紹介 画像計測システム課題の成果発表会を開催する.後半は,分光光度計について説明する. 第15回 まとめ 授業で紹介した各種センサや計測方法,重要なキーワードについて振り返りを行う. 第13回 画像処理システム課題の成果発表会を開催する. |
事前・事後学修の内容 | 第1回 加速度センサの計測原理を調べる(1時間),サンプリング周波数について調べる(1時間),加速度センサで取得したデータのグラフ描画(2時間) 第2回 加速度センサの振動パターンを変えながら取得したで信号をグラフ表示するとともに,振動パターンの変化を考察してくる.(2時間),サンプリング周波数について人に説明できるレベルまで学習してくる(2時間) 第3回 周波数,振幅,波長,についてについて人に説明できるレベルまで学習してくる(3時間),フーリエ変換について調べてくる(1時間). 第4回 フーリエ変換と内積の関係を他人に説明できるまで学習してくる(2時間),フーリエ変換を計算するソフト環境を構築してくる(2時間). 第5回 自身が取得した信号をフーリエ変換してくる(4時間). 第6回 フーリエ変換課題に取り組む(4時間). 第7回 フーリエ変換課題に取り組む(4時間).演習課題No.1の成果発表会の発表原稿を作成(2時間). 第8回 成果発表した内容をレポートにまとめる(4時間),音声データをグラフ表示してくる(1時間). 第9回 音声データを解析する課題に取り組む(4時間) 第10回 引き続き,音声データを解析する課題に取り組む(4時間),演習課題No.2の成果発表会の発表原稿を作成(2時間) 第11回 演習課題No.2の成果をレポートにまとめる(4時間).カメラで撮影した画像を表示し,色情報を取得してみる(1時間). 第12回 画像計測システムの課題に取り組む(4時間). 第13回 画像計測システムの課題に取り組む(4時間),演習課題No.3の成果発表会の発表原稿を作成(2時間) 第14回 分光光度計の応用事例を調査し,レポートにまとめる(2時間). 第15回 重要なキーワード,各種センサの計測原理,信号処理の方法について復習をするとともに,半期の振り返りを行う(2時間). |
事前学修の時間:60分/回 事後学修の時間:120分/回 |