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科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 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) : 2年次 |
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| 選択・必修 | ||
| 授業科目名 | 信号計測システム演習 | |
| しんごうけいそくしすてむえんしゅう | ||
| Seminar in 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 |
前期 |
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| 開講時間 |
月曜日 5, 6, 7, 8時限 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 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 | ||
| 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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| 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 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 計測技術の根幹をなすAD変換やディジタル信号処理に関する専門書や学術論文を輪読し、演習を行なう (Course description/outline) We read specialized books and academic papers about AD conversion and digital signal processing that form the basis of measurement technology. We also exercise signal processing related to them. |
|---|---|
| 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応用事例について理解を深める。 (Course description/outline) To deepen understanding of application examples of digital measurement mainly from waveform sampling to analysis. |
| 学修の到達目標 | 自らMATLAB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) It is required to acquire the ability to perform signal analysis using signal processing software such as MATLAB. (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 | 演習50%、課題発表50%、計100%。 (Grading policies and criteria) Exercise:50%, Presentation:50%, Total:100% |
| 授業の方法 | 演習 |
| 授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | 専門書や学術論文を輪読だけではなく、MATLAB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. |
| 教科書 | 「Digital Filters and Signal Processing」(L.B.Jackson, KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS) (Textbooks) L.B.Jackson, "Digital Filters and Signal Processing", KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS |
| 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知識を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. |
| 予め履修が望ましい科目 | （主領域Ｃ）信号計測システム特論 (Courses encouraged to take in advance) Advanced Signal Measurement Systems |
| 発展科目 | 特になし (Advanced courses) Nothing in particular |
| 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 |
|---|
| キーワード | ディジタル信号処理、AD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, z transform, digital filter, AR model, system identification |
| 学修内容 | 第 1回～第13回 専門書及び学術論文を輪読、演習 第14回～第15回 課題発表、討論 (Course contents) #01-13: Reading specialized books and academic papers, practicing about signal processing related to them. #14 and 15: Presentations and discussions |
| 事前・事後学修の内容 | 予め決めらた輪読の分担範囲において、担当者が必要に応じてMATLAB等のソフトウェアを利用した実行例を示すなど、全員の理解度を高める工夫をする。 期末のレポートでは、学習内容に関わる課題を自ら設定し、それに対する発表・質疑応答を行なう。 (Contents for pre and post studies) Within the pre-determined sharing range of reading, the person in charge will show an example of execution using software such as MATLAB as necessary, and take measures to increase the level of understanding of all members. In the end-of-term report, students will set their own assignments related to the learning content, and make presentations and answer questions. |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |