時系列データ分析の基礎と応用

セミナー趣旨

時系列データは、エレクトロニクス、ケミカル、材料、医薬関係の様々な領域で遭遇する処理対象データです。本講座では、内容の理解を深めて頂くことを目的に、時系列データの分析について網羅的に解説します。基礎編と応用編に大きく分け、基礎的事項から最先端の応用までをカバーします。
基礎編では、時系列データの例からはじめ、実際に処理することを前提にディジタル信号処理で必要とされる技術を紹介します。そして、現在広く用いられているスペクトル分析の方法を紹介します。また、モデル当てはめの考え方を介して、時系列データ分析の基礎を整理します。
応用編では、スペクトル分析のパラメトリック法を改良共分散法まで拡張し、実際に適用する場合に遭遇する問題点を指摘し、その解決方法やより良い結果を得るためのノウハウを解説します。そして、高次統計量の利用にまで発展します。また、様々な時系列データ分析の応用例を紹介しながら、多変量解析の有用性にも言及し、また一括処理と適応処理の両面からの検討を要する場合があることを指摘し、適応フィルタを詳しく述べます。そして、時変のデータ分析までをまとめます。さらに、時間的余裕があれば、先端の研究動向に関しても紹介する予定です。

セミナープログラム

1.時系列データ分析の基礎
　1.1 時系列データと前処理
　1.2 ディジタルフィルタとフーリエ変換
　1.3 自己相関関数とパワースペクトル
　1.4 スペクトル解析
　　1.4.1 ノンパラメトリック法
　　1.4.2 パラメトリック法
　1.5 モデル当てはめ
　　1.5.1 ARモデル
　　1.5.2 MAモデル
　　1.5.3 ARMAモデル
　　1.5.4 ARIMAモデル
　　1.5.5 SARIMAモデル
　1.6 次数決定
　　1.6.1 FPE
　　1.6.2 AIC
　　1.6.3 MDL

2.時系列データ分析の応用1
　2.1 自己相関法の計算
　2.2 共分散法の計算
　2.3 改良共分散法の計算
　2.4 考慮すべき問題点と解決方法
　2.5 高次統計量の利用

3.時系列データ分析の応用2
　3.1 分析応用例
　3.2 多変量解析
　3.3 適応フィルタ
　3.4 時変データ分析
　3.5 先端の研究紹介

【質疑応答】

セミナー講師

埼玉大学　情報メディア基盤センター　理工学研究科　数理電子情報部門　教授　工学博士　島村 徹也 氏

略歴
1986年　慶應義塾大学　理工学部卒。
1991年　慶應義塾大学大学院　理工学研究科　博士課程了、工学博士。
1991年　埼玉大学　工学部　情報工学科　助手。
1995年　ラフバラ大学（イギリス）　客員研究員。
1996年　ベルファーストクイーンズ大学（イギリス）　客員研究員。
1998年　埼玉大学　助教授。
2007年　埼玉大学　教授。

専門はディジタル信号処理とその音声、画像、通信への応用など。論文・著書多数。これまで20社を超える企業との共同研究を実施するなど、産学連携に力を入れている。2019年より「AI時代の画像処理技術研究会（埼玉大学産学官連携協議会）」の代表を務め、年に複数回の研究発表会を主導している。

専門
デジタル信号処理、統計的信号処理、音声処理、音声認識・話者認識、画像処理、画像復元、画像理解、無線通信方式、適応変調、通信路推定・等化

セミナー受講料

  1名につき55，000円（消費税込み・資料付き）
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