FFTの実務基礎からAI応用へ：信号分析技術の新時代【オンデマンド】

セミナー趣旨

　FFT（高速フーリエ変換器）は、技術的に正しく使いこなさないと技術的に正しくない測定結果を出力してしまう、いわば怖い測定器です。FFTを技術的に正しく使いこなすには、技術的にかなり高度な知識と多くの実務経験が要求されます。
　FFT（高速フーリエ変換器）は、いろいろなデータ分析に使用されてきています。私は、すでに約30年間技術コンサルタントの仕事をしてきておりますが、技術指導でクライアント様のところに訪問し、クライアント様が測定されたFFTデータをみると技術的に正しい測定がされていないということを即座に見抜いたことが少なからずありました。
　つまり、FFTにて測定されたデータが技術的に間違っていた、ということです。技術的に間違ったデータに基づいて、振動・騒音問題を対策しようとしても技術的に正しい対策ができないので、いつまでたっても振動・騒音問題を解決できない、ということになってしまいます。
　当社では基本的に、FFTを使用されるクライアント様が、このような状況にならないようにするための方策の一つとして本セミナーを開催しております。
　また、FFTで周波数分析したデータにて特徴周波数とその周波数での大きさを測定して、その周波数の大きさがある一定の大きさ以上になると、測定対象の機械や装置が異常状態や故障・破損につながると考えることができるので、異常や予知故障診断などに使用されてきました。この技術を閾値制御と呼んでいます。
　しかしながら、機器や設備の予知故障診断の分野ではFFTによるこのような方法だけでは不十分なことがかなり前より増えてきました。近年、このような状況にて台頭してきた技術が、FFTで分析したデータを機械学習で学習することにより、FFTだけでは不十分であった場合への適用です。これによりこれらの技術の精度がかなり改善されたり今までできなかったことができるようになってきました。
　また、測定対象物の形状の複雑化などに伴い、FFTで対象物の固有振動数を測定しようとしたがデータに再現性が無く結果的に固有振動数が即てできなかった。よって共振対策ができなかったという問題も多発するようになってきました。
　ということで上記などの問題を踏まえ、本セミナーでは、FFTを技術的に正しく使いこなし技術的に正しいデータを取得するための多くの技術ノウハウだけでなく、信号処理技術・FFT・機械学習を連携したより技術的に高度な分析や対策を行っていくための方法や技術ノウハウについていろいろな切り口から解説致します。
　また上記以外にも、ディジタル信号処理などの技術専門書には記載されていませんが実務技術者にとって理解しておかねばならない重要なことがまだまだたくさんあります。
　本セミナーでは、これらを難しい数式を使用せずに、理論と実務をわかりやすく解説致していきます。

＜講師のブログ＞
いろいろな技術内容などについて短くしかも分かりやすく解説しています。

受講対象・レベル

１．FFTをこれから使い始めるが、FFTを技術的に正しく使いこなす方法がわからず困っている
２．FFTなどの信号処理の技術分野は、なぜ実数空間でなく複素空間で考えるのか全く理解できない
３．フーリエ変換とラプラス変換の類似点と相違点およびこれらの技術の使いこなしのための技術ノウハウをしりたい
４．FFTを勉強しようと思って技術専門書を購入したが、難解な数式が多く内容が理解できず困っている
５．周波数分析（パワースペクトル、オートスペクトル、クロススペクトルなど）のしかたや固有振動数の測定のしかたや固有振動数と振動モードの間の関係などをその根底にある理論を含めて理解し、技術的に正しい測定・分析・データの読み方ができるようになりたいかた
６．FFTやリアルタイムオクターブ分析器（ディジタルフィルタとその使いこなし技術や理論）による従来からの測定技術に加え、機械学習やディープラーニングを連携させることによりさらに精度の高い測定・診断技術を使いこなせるようになりたいかた
７．再現性のあるデータが測定できないので仕事で大変困っている
８．実務への応用及び適用技術を知識・経験を基に技術ノウハウを含めて具体的に解説してほしい
９．使いこなしが難解な測定器を技術的に正しく取り扱うための技術全般についても短時間で効率的に整理してもらって総括的に学びたい
１０．部下の管理・監督上、FFTによる測定分析技術や機械学習（深層学習を含む）についてもある程度把握しておきたいかた

必要な予備知識

・入門知識からから分かりやすく解説しますので特に予備知識は必要ありませんが、可能ならば高校の数学（数Ⅲの微分積分）と物理（力学と波動あたり）の知識があればありがたい。

習得できる知識

上記の＜受講対象者＞のところに記載されています事柄が習得でき、さらにその先の技術的に自分で考える能力が身につきます。

セミナープログラム

1. 信号の周波数分析（その１）：まずはアナログ・フィルタについて
   1. 理想的なフィルタ
   2. 現実のフィルタ
   3. バンドパスフィルタ（BPF）
   4. ローパスフィルタ（LPF）
   5. ハイパスフィルタ（HPF）
   6. dBの計算は、10logで行うのか、それとも20logで行うのか？
   7. （1/1）リアルタイムオクターブ分析とは？
   8. 1/3リアルタイムオクターブ分析とは？
      －（1/1）リアルタイムオクターブ分析を行い忘れても問題ありません－
      －1/3リアルタイムオクターブ分析データから作成できます－
      －そのやり方も解説致します－
   9. 1/24リアルタイムオクターブ分析とは？
   10. オールパスとは？
   11. オーバーオールとは？　バンドレベルとは？
       －あるバンドレベルを低減したら騒音レベルが何dBになるかの計算のしかたを説明！－
2. 信号の周波数分析（その２）：ディジタル・フィルタとは？
   1. ディジタルフィルタとは？
      アナログデータをディジタルデータに変換するためには理論的にはまずはデルタ関数が必要！
   2. ディジタルフィルタに必要になるＺ変換とは？
      －Z変換が理解できないとディジタルフィルタを理解できない。Z変換とはどのような考え方でどのような理論か？－
   3. サンプリング定理とは？
   4. 折り返しひずみとは？
   5. FIRフィルタとは？
      －タップ係数、タップ総数は多くなるのか？、不安定になることがあるのか？－
   6. IIRフィルタとは？
      －タップ係数、タップ総数は多くなるのか？、不安定になることがあるのか？－
3. 周波数分析の基礎になるフーリエ級数について！
   1. フーリエフーリエ級数とは？　フーリエ級数における直流成分とは？交流成分とは？
      フーリエ級数の考え方は、数式が全く理解できなくても十分に理解できます。
4. FFTの理論であるフーリエ変換とは？（フーリエ級数の先にあるフーリエ変換）
   1. フーリエ変換の公式がやっていることを言葉で説明すると？　周期関数にしか使用できないのか？
      －なぜ、虚数単位を使用するのか？　実は大変わかりやすい理由があります。オイラーの公式とは？
      フーリエ変換の式を暗記しなくてもスムーズに頭に入るように説明します。－
   2. アナログ方式とディジタル方式によるフーリエ変換（FFT）とは？
   3. 離散フーリエ変換（DFT）とは？　ディジタル信号処理の分野ではDFTを使用！
5. FFTアナライザを実務にて技術的に正しく使いこなすためには多くの技術ノウハウが必要！ただ単にFFTアナライザを技術的に正しく使いということだけでは不十分なのです！それらを整理して分かりやすく解説！
   1. なぜ窓関数（ウィンドウ）を使用するのか？
      （これは第一番目の関門というべきもので技術ノウハウのかたまりです）
   2. 窓関数（ウィンドウ）の種類と技術手に正しく使用するためのとは？
      －非周期関数にもFFTアナライザを使用できるようにするための工夫とは？－
   3. 騒音解析によく使用するウィンドウとは？
   4. 振動解析によく使用するウィンドウとは？
   5. ウィンドウの役割を整理　各種のウィンドウの使用方法を間違えると技術的に正しい解析結果が得られない！
   6. 最適なアベレージング回数の決め方とは？
      アベレージング回数の設定が適正でないと技術的に正しい分析（解析）結果が得られない！
6. 意外に理解されていないフーリエスペクトルとパワースペクトルの違いとは？ オートスペクトルとクロススペクトルの違いは？
   －社内で「周波数分析したデータ」というとどのデータのことを指すのだろうか？－
   －実はここに周波数分析技術の本質のうちの一つが隠されています！－
7. 自動車業界などでよく活用されているパワースペクトル密度（PSD）とは？
   －なぜ自動車業界でよく使用されるのか？－
8. オクターブ分析とＦＦＴ分析のそれぞれの長所と欠点とは？　これらをうまく補い合って振動・騒音の測定・分析を行うための技術ノウハウとは？
   1. 周波数分析により何がわかるのか？　その本質を考えてみよう！
   2. FFT分析とオクターブ分析、実際の仕事の場面ではどちらを使用すればよいのか？
   3. 実例で振動の周波数分析と固有振動数（共振振動数）などの実験解析のしかたを明快に解説！
      実例１：機械装置の駆動部分でどこが故障しやすいかを明確にしていくための方法を具体例で解説
      実例２：技術的に正しい理論に基づく固有振動（共振振動数）を求める方法を具体例で解説
      （コヒーレンス関数も活用）
      実例３：モータを実例として回転体のアンバランス（不釣合い）の周波数を求める方法を具体例で解説！
      実例４：回転体の次数比分析とトラッキング分析のしかた
      実例５：転がり軸受の異常の診断のしかた（ローパス・フィルタやケプストラムを活用する方法）
   4. 実例で騒音の周波数分析のしかたと解析のしかたについても解析！
      実例１：騒音源の見つけ方（振動と振動放射音の関係を入出力関係として考えコヒーレンス関数を活用する方法）
      実例２：時間と周波数の２次元分析であるウェーブレット解析を活用した方法
      （追加情報として、STFT解析やウィグナー分布解析のしかたについても解説）
9. FFTではできない信号の多くの種類の前処理技術
10. 実はFFTは約4Hz以下の分析が苦手、その技術的理由とは？
    1. その技術的理由とこの問題を解決するための新しい方法とは（情報提供）？
11. FFTを技術的に正しく使いこなすための多くの重要事項の解説。実はFFTを使いこなすのにいくつかの特殊な計算が必要になる！
12. FFTによる閾値制御は機械学習（ディープラーニングを含む）・AIの時代に生き残れるか？
13. 実際に当社に届いたた技術指導依頼の中から：こんな問題が発生すると途端に仕事が進まなくなり困り果ててしまいますね。その問題とは「固有振動数を測定するためにFFTでFRFを測定した。同じ対象物の同じ場所の振動を全く同じ測定条件で測定したにもかかわらず再現性の無いデータしか測定できず困ってしまった。」さあ、どのように解決したらいいでしょうか？
14. 質疑応答

本ページ下のサンプル動画は本セミナーの解説例として、講師のYouTubeチャンネルである「小林英男の英語によるYouTube科学技術大学」から引用したもので、ラプラス変換とフーリエ変換そして便利な双方の関係につても英語で解説しています。この動画は、YouTubeにて世界に発信するのが目的で作成致されたものですので英語で解説しておりますが、このセミナーは全て日本語で解説されますのでご安心下さい。

セミナー講師

（社）日本騒音制御工学会認定技士 （社）日本音響学会技術開発賞受賞
有限会社アイトップ　　技術コンサルタント　通訳・翻訳
名古屋大学大学院　非常勤講師（技術・経済の理論的なシミュレーションを行うための応用数学の講義を英語で実施）
博士（工学）　　小林英男　先生

　東京電機大学工学部機械工学科卒業後、東京農工大学大学院工学研究科にて特別研究員（５年間）。
　大学生時代にESS（英会話部）に所属し、カリフォルニア大学バークレイ校（通称ＵＣバークレー、世界大学ランキングで毎年10位以内）にて英語研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で３位入賞。上智大学にて開催された全日本選抜集中合宿英語研修（２週間英語のみ、日本語禁止、主催は財団法人語学教育振興会で会長は東京大学名誉教授坪井忠二先生）に２年連続で選抜され参加。東京電機大学第５３代ESS部長。技術だけでなく英語の勉強にも集中したのは卒業後に世界で活躍できるエンジニアになるため。 　大学卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でヨーロッパを担当してセールスエンジニアとして従事。 　 ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部でNCタレットパンチプレスの修理・NCプログラムの作成教育・板金加工技術のコンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、および技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究（製造～研究まで）の一連の実務経験・実績を積み重ねた。
　 その後、技術コンサルタントとして独立して２８年が経過した。１部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、多くの企業に対し振動・騒音分野およびマルチフィジックス分野で技術指導および技術コンサルティングを実施。この間に先進国を中心に２５ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をしてきた。またときに通訳・翻訳なども依頼され実施してきた。
　ここ10年以上は推測統計解析、ベイズ統計解析の研究にも力を入れ、実務エンジニアリングへのベイズ統計学の適用、および機械学習やAIの研究にも力を入れている。 　セミナーの講師歴は約３０年間。日刊工業新聞社主催などの多くの技術セミナー・（技術）英語セミナー・工業数学セミナー・応用物理数学セミナーの講師を実施してきた。この間に専門学校や大学で非常勤講師も行ってきた。
　また、日刊工業新聞社主催のセミナー講師歴は長く１０年以上。本セミナーの内容にも関連する流体と振動・騒音や伝熱とのマルチフィジックス解析の技術指導も行ってきた。また現在は、機械学習・AIにより従来技術を高知能化するための技術指導にも力を入れている。

　本セミナーでは、上記に関連した技術理論はもとよりその時々の実際の実務経験・技術ノウハウもまじえながら分かりやすく解説致していきます。

セミナー受講料

お一人様￥40,000（テキスト代など全てを含みます）

＜テキストについて＞
テキストは、PDF化したものをメールに添付して受講者様にお送りさせて頂きます。基本的にお申込み頂いた日にPDFテキストをお送り致します。 テキストは１枚のA４に２スライド印刷なので文字が適度な大きさなので見やすくなっております。 なお、テキストのコピーおよび２次配布などは禁止させて頂いております。