| 開講学期／Course Start | 2026年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 7 , 水/Wed 8 , 水/Wed 9 , 水/Wed 10 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | |
| 対象学年／Year | 1年 , 2年 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 信号処理特論／Advanced Signal Processing |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 泉 佑太 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | MR306 |
| 連絡先／Contact |
泉 佑太(yizumi_at_muroran-it.ac.jp (_at_を@に変えてください) J204) |
| オフィスアワー／Office hours |
泉 佑太(特に指定しない。面談などを希望する場合、まずメールで連絡をすること。 ) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2026/02/12 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
本授業ではノイズが重畳した観測データから関心信号を推定する学問体系である統計的信号処理を扱う。特に，ノイズの取り扱いや推定問題について学ぶ。 This course deals with statistical signal processing, a theoretical framework for estimating signals of interest from observed data contaminated with noise. In particular, the course focuses on the treatment of noise and on signal estimation problems. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
統計的信号処理の概念・手法を理解する。 Students will understand the fundamental concepts and methodologies of statistical signal processing. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
１週：ガイダンス，離散時間フーリエ変換，線形システム ２週：離散フーリエ変換，高速フーリエ変換 ３週：演習１ ４週：確率，尤度推定 ５週：最小二乗法 ６週：演習２ ７週：アレイ信号処理 ８週：演習３ Week 1: Guidance (Course Introduction), Discrete-Time Fourier Transform (DTFT), Review of Linear Systems Week 2: Discrete Fourier Transform (DFT), Fast Fourier Transform (FFT) Week 3: Exercise 1 Week 4: Probability and Likelihood Estimation Week 5: Least Squares Method Week 6: Exercise 2 Week 7: Array Signal Processing Week 8: Exercise 3 |
| 教科書 ／Required Text |
統計的信号処理 : 信号・ノイズ・推定を理解する 関原謙介著 共立出版 2011(ISBN:4320085671) |
| 参考書等 ／Required Materials |
ディジタル信号処理 : MATLAB対応 川又政征, 阿部正英, 八巻俊輔共著 森北出版 2021(ISBN:4627792123) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 特に無し |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
A score of 60 points or higher out of 100 will be considered a passing grade. Grades will be determined based on the total score of the report assignments. |
| 履修上の注意 ／Notices |
Students are expected to arrive on time and attend all classes. If you must be absent due to illness or an emergency, you must notify the instructor in advance whenever possible. |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
センサによって取得されるデータには、必ずノイズが含まれています。そのため、データを適切に扱うためには、信号のモデル化と推定手法が重要となります。本授業では、信号を「仮定されたモデル」と「不確かさ（ノイズ）」の組み合わせとして捉えます。統計的信号処理を学ぶことで、所望の信号をどのように推定するかを体系的に理解でき、データ解析への理解をより一層深めることができます。 Data acquired by sensors inevitably contain noise. Therefore, appropriate modeling of signals and estimation techniques are essential for properly handling such data. In this course, signals are treated as a combination of a “hypothesized model” and “uncertainty (noise).” By studying statistical signal processing, students will systematically understand how to estimate desired signals, thereby deepening their understanding of data analysis. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
大学院カリキュラムはJABEEを適用していない。 |
| 関連科目 ／Related course |
信号処理（数理情報システムコース） |
| 備考 ／Notes |
This class will be done in English and Japanese. |