2025年度/1BGA026001

【火3】時系列信号処理 <前期>

本授業は遠隔授業として実施します。各回の授業形態をよく確認して受講してください。 システムから得られる情報の時間的記述である時系列の振る舞いを分析し予測するための方法論を講義する。具体的には、確率過程、観測した時系列をディジタルフィルタによりモデル化する方法、モデル化法の種類、ウィーナーフィルタを講義する。その後、システムの入出力時系列の状態空間法表現、線形ガウス状態空間モデルにおけるカルマンフィルタ、さらには非線形状態空間モデルに適用できる粒子フィルタを講義する。

担当教員氏名

大野 修一

科目ナンバリング

BGAOEN66009-M1 (公大) / TBIC05502 (市大)

授業管轄部署

情報学研究科

授業形態

講義

開講キャンパス

遠隔用

開講区分

週間授業

科目分類

システム情報学系科目

配当年次

1年 (公大) / 学年指定なし (市大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。学年指定なしの表記は、要覧等を確認してください。

単位数

2単位 (公大) / 2単位 (市大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

時系列信号処理の基礎を理解し、時系列として与えられた問題に対して、カルマンフィルタや粒子フィルタを用いてモデル化し、その統計的特徴量の記述し、時系列の未来を予測する能力を習得する。

各授業回の説明

授業	授業内容
第1回	確率統計論
第2回	最尤推定、最大事後確率推定
第3回	ベイズ推定
第4回	確率過程、定常過程、非定常過程、ガウス過程
第5回	ARモデル、MAモデルとARMAモデル
第6回	スムージング、フィルタリングと予測
第7回	自己相関と電力周波数スペクトル
第8回	ウィーナーフィルタ
第9回	状態空間モデル
第10回	線形・ガウス状態空間モデル
第11回	カルマンフィルタ
第12回	非線形カルマンフィルタ
第13回	アンサンブルカルマンフィルタ
第14回	粒子フィルタ
第15回	試験
第16回	理解度確認　講評

事前・事後学習の内容

事前配付された資料については事前に確認し，予習を行うこと。授業中行った例題および演習問題については、改めて解き直す等の復習を行うこと。

成績評価方法

到達目標に対する達成度を確認するため、レポートを実施する。成績はレポートで評価する。 合格のための最低基準は、時系列信号処理の基本を説明でき、時系列信号処理に関する基本的問題を解くことができることである。

履修上の注意

（関連科目）確率統計学

教科書

プリントとオンラインの資料によって講義をする。

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参考文献

カルマンフィルタ、片山徹、朝倉出版

オフィスアワー

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

教員への連絡方法（メールアドレス等）

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その他

実施方法 中百舌鳥キャンパス：同期型オンライン 杉本キャンパス：同期型オンライン