情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
HUI312KA-CS-331（人間情報学 / Human informatics 300）ディジタル信号処理Digital Signal Processing
高村 誠之Seishi TAKAMURA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | J0555 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 月4/Mon.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | ○ |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) |
（１） 受講希望者 (受講検討中の者も含む) は、情報科学部学部Googleフォーム（https://forms.gle/ECvwxVe2NcxmrbTK9）で初回講義前までに希望申請をしてください。（※以下URLのご案内があるGoogleフォームとは異なるのでご注意ください。） （２） 以下のURLと教育開発支援機構事務局の案内に従って、履修希望の申請を行ってください。 https://www.hoseikyoiku.jp/risyu/index.html （３） 履修取消については、ご自身の所属学部の履修取消期間内に必ず同時に履修削除を行ってください。 |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022~) | |
| カテゴリー（2021年度以前入学者）Category (~2021) | |
| カテゴリーCategory |
専門教育科目 専門科目 |
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Outline (in English)
Signal processing is a fundamental technology to handle information mathematically. Digital signal processing is one of the most important technologies in the era when most information is digitized. In the class, I'll give a lecture focusing on mathematical foundations and important concepts in digital signal processing.
You aim to understand the basic principles of analog signal processing and digital signal processing and aim to be able to handle signals mathematically. Also you'll learn simple programming of signal processing.
Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course content.
Your overall grade in the class will be decided based on the following.
Term-end examination: 50%, short reports (including in-class drill): 50%
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
信号処理は情報を数学的に取り扱う基盤技術である．ほとんどの情報がディジタル化する時代において，ディジタル信号処理は最も重要な技術の一つであるといえる．授業では，数学的な基礎やディジタル信号処理における重要な概念を中心に講義を行う．
学生は，アナログ信号処理とディジタル信号処理の基本原理が理解できることを目標とし，信号を数学的に取り扱いできるようになることを目指す．また，信号処理の簡単なプログラミングも学ぶ．
到達目標Goal
フーリエ変換，ラプラス変換，z変換などの信号処理に必要な数学的基盤を理解し，実際に計算できるようになることを目標とする．また，サンプリング定理，伝達関数，フィルタについて理解し，数学的に取り扱えることを目標とする．さらに，ディジタル信号処理の基本的な処理をPythonで実装できるようになることを目標とする．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち「DP4-1」と「DP4-2」、「DP4-3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義と演習を行う．必要に応じて，PythonやMATLABを用いたプログラミング演習を行う．提出された演習問題の解説・フィードバックを随時実施する．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：ガイダンス，信号処理とは
アナログ信号処理とディジタル信号処理
2[対面/face to face]：フーリエ級数とフーリエ変換
フーリエ級数，複素フーリエ級数，フーリエ変換，フーリエ変換の性質，フーリエ変換の例
3[対面/face to face]：ラプラス変換
ラプラス変換，ラプラス変換の性質，
4[対面/face to face]：逆ラプラス変換・連続時間システム
逆ラプラス変換，連続時間システムの性質
5[対面/face to face]：z変換
z変換，逆z変換，z変換の性質
6[対面/face to face]：離散フーリエ変換
離散フーリエ変換，離散フーリエ変換の性質
7[対面/face to face]：演習
学習した様々な変換に関する演習を行う．
8[対面/face to face]：離散時間システム1
サンプリング定理，伝達関数，インパルス応答
9[対面/face to face]：離散時間システム2
畳み込み，周波数応答
10[対面/face to face]：高速フーリエ変換
時間分割法，窓関数
11[対面/face to face]：フィルタ
フィルタの種類，フィルタの設計，周波数変換
12[対面/face to face]：ディジタルIIRフィルタ
インパルス不変
13[対面/face to face]：FIRフィルタ
FIRフィルタ，窓関数法
14[対面/face to face]：まとめ
本講義のまとめを行う
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
教科書の該当単元を予習と復習を行う．教科書の例題や演習問題を行う．
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき4時間を標準とする．
テキスト（教科書）Textbooks
必要に応じて講義資料を配布するが，以下の教科書を講義で使用する．
1. 萩原 将文, ディジタル信号処理 第2版・新装版, 森北出版, 2020.
2. 渡部 英二 (監修), 基本からわかる信号処理講義ノート, オーム社, 2014.
参考書References
1. 金谷 健一, これならわかる応用数学教室, 共立出版, 2003. (主にフーリエ級数・変換に関して)
2. 原島 博，信号解析教科書 -信号とシステム-，コロナ社，2018.
その他の参考書は，必要に応じて講義内で紹介する．
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回の課題 (60%)，レポート課題 (40%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
本年度新規担当につきアンケートを実施していません
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
授業内に演習を行うため，貸与ノートPCを必要とする．
その他の重要事項Others
本講義は担当教員の企業での医用画像処理や三次元映像技術に関する研究開発の知見を元に実務に必要な信号処理に関する講義を行う．
プログラミング(MATLAB)，微積分法の応用:フーリエ級数と変換を履修中または，履修済みであることが望ましい．
また，積分法の基礎と応用，複素関数論1，2，交流回路と電磁波:周波数，過渡応答，ベクトル解析の履修も推奨する．