平成２７年度信号解析ホームページ
平成２７年度信号解析講義 ３年生前半の「信号解析」はスペクトル解析につづく信号処理の学習です。スペクトル解析は 必修でしたが、今回は選択必修、しかも演習はありません。したがって全員が受講するわけでは ありませんので、より専門的な学習をしていくことになります。 スペクトル解析では、われわれの環境からの情報をどのように処理するのか について学習しました。画像、音声信号のみならず、現在の社会では、インターネット を通じてさまざまな情報が簡単に手に入ります。しかしながら、日々接するおびただしい データのうちから必要な情報を切り出し、加工し、また発信していくためには、情報を 正しく理解する必要があります。信号解析の講義では、信号を処理するだけではなく、さらに 解析し、情報の質を理解し、加工・処理する方法について学習します。 ではまず今期の講義日程をみましょう。スケジュール表を確認してください。 演習
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カルマンフィルター - Wikipedia
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在（フィルター）、未来（予測）、過去（内挿あるいは平滑化）に推定することができる。 カルマンフィルターは時間領域において、連続時間線形動的システム、もしくは離散化された離散時間線型動的システ
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