ウェーブレット変換の基礎と応用：デジタル信号処理の最新手法とテクニック

☆本セミナーは、実際の現場で役に立つ、専門知識が少ない方でも理解できるよう、データ分析の基礎から応用まで、原理から具体的な手法までを平易に解説します。

※日程が延期になりました　　8/21（水）　→　10/30（水）【アーカイブ配信受講：10/31（木）～11/7（木）】での受講もお選びいただけます。希望される方は申込フォームにてご選択ください。

セミナー講師

広島工業大学 工学部知能機械工学科 教授 博士（工学） 章 忠 氏【ご専門】計測工学、知的システム【ご略歴】日本の四大法律事務所であらゆる人事労務案件に長年携わってきた弁護士。2010年東京大学法学部卒業、2012年東京大学法科大学院修了、2013年弁護士登録、2014～2022年森・濱田松本法律事務所。著書：『労働事件ハンドブック改訂版』『フリーランスハンドブック』（いずれも労働開発研究会、共著）、『雇用調整の基本』『退職・再雇用・定年延長』『働き方改革時代の規程集』（いずれも労務行政、共著）、『副業・兼業の実務上の問題点と対応』（商事法務、共著）ほか多数。

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）※ 会員登録とは　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。　 メールまたは郵送でのご案内となります。　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料（製本テキスト）は開催前日までにお送りいたします。ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご記入ください。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

セミナー趣旨

　ウェーブレット変換は1985年頃に提案されてから40年近くが経過し、その理論と応用の両面で大きな発展を遂げてきました。この変換手法は、変換核であるマザーウェーブレットを自由に選択し、必要に応じて独自のものを作成することが可能です。この特性により、従来のフーリエ変換にはない利点を持っています。近年では、新たなウェーブレット変換の発展が進み、AIやIoTなどの現代のデジタル信号処理技術において重要な位置を占めるようになりました。本セミナーでは、専門知識が少ない方でも理解しやすいよう、ウェーブレット変換の基礎から最新の発展と応用までをわかりやすく解説します。さらに、生体信号、音声信号、振動信号など、さまざまな具体例を交えながら、ウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントについても説明します。このセミナーを通じて、参加者が実践的な知識を得られるように配慮します。

受講対象・レベル

・音や振動、生体などのデータ情報を扱う技術者の方・新人の方など

必要な予備知識

・線形代数と微分・積分、確率統計、フーリエ変換の初歩的な知識

習得できる知識

・デジタル信号処理に必要な知識・独自にできるデジタル信号処理の手法・ノイズ除去と信号分離のテクニック・信号抽出・異常検出の知識と技術

セミナープログラム

1.デジタル信号処理・フーリエ変換・ウェーブレット変換の基礎　1-1.デジタル信号とフーリエ変換の基礎　　(1)アナログからデジタルへの時間の離散化と振幅の量子化　　(2)周波数特性を見るためのフーリエ級数とその特性　　(3)フーリエ変換・離散フーリエ変換・短時間フーリエ変換　1-2.ウェーブレット変換の基礎　　(1)連続ウェーブレット変換と注目すべき特性　　(2)離散ウェーブレット変換とその特有な特性　　(3)ウェーブレットパケット変換と最良基底の選択法　1-3.不確定性原理と必要な情報の確保　　(1)不確定性原理とは　　(2)信号のデジタル化と必要な情報の確保　　(3)フーリエ変換と獲得可能の情報量　　(4)短時間フーリエ変換とウェーブレット変換の違い

2.連続・離散ウェーブレット変換と実用例　2-1.連続ウェーブレット変換とその応用例　　(1)連続ウェーブレット変換の注目すべき特性　　(2)高精度な高速計算法を実現するテクニック　　(3)連続ウェーブレット変換の応用実例　　　a.脳波の解析、　　　b.エンジン内乱流の解析、　　　c.ボコーダ（音声の再構成）への応用　　(4)信号特性に応じるマザーウェーブレットの設計と睡眠無呼吸症候群の検出　2-2.離散ウェーブレット変換とその応用例　　(1)離散ウェーブレット変換の特性　　(2)完全シフト不変性を持つ複素数離散ウェーブレット変換　　(3)離散ウェーブレット変換の実用例　　　a.心電図のノイズ削除、　　　b.レコード音楽のスパイクノイズ分離、　　　c.CDWTを用いたICAによる音声信号分離　　(4)リフティングスキームによる複素数離散ウェーブレット変換高速化

3．IoT・AI時代に対応する新なウェーブレット変換と応用例　3-1.実信号マザーウェーブレットとウェーブレット瞬時相関　　(1)実信号マザーウェーブレットの定義とその構成法　　(2)ウェーブレット瞬時相関とその特性　　(3)ウェーブレット瞬時相関による異常検出の実例　　　a.エンジンノッキング検出、　　　b.水道管漏水検出、　　　c.車異常音の検出　3-2寄生的離散ウェーブレット変換と応用例　　(1)寄生的離散ウェーブレット変換の定義と寄生フィルタの構成　　(2)寄生的離散ウェーブレット変換による高速異常検出システムと応用例　3-3可変バンド離散ウェーブレット変換と応用例　　(1)可変フィルタバンドの設計と離散ウェーブレット変換の計算　　(2)可変バンド離散ウェーブレット変換による胎児心電図の抽出への応用例　3-4可変密度複素数離散ウェーブレット変換と応用例　　(1)可変密度複素数離散ウェーブレット変換の定義と構成　　(2)可変密度複素数離散ウェーブレット変換による音楽解析例　3-5ウェーブレット変換ソフトの実践体験　　(1)ウェーブレット変換ソフトの仕様説明　　(2)ウェーブレット変換によるノイズ除去などの応用体験