時系列データ分析の基礎と応用【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　時系列データ分析の基礎と応用【提携セミナー】

開催日時	2025/3/24（月）10:30~16:30
担当講師	島村徹也氏
開催場所	Zoomによるオンライン受講
定員	30名
受講費	55,000円(税込)

★ ディジタル信号処理の技術から統計的処理、スペクトル分析の方法を徹底解説！

★ 時変性対策法、カルマンフィルタ、多変量解析の解説とそれを利用した解析技術を詳解！

時系列データ分析の基礎と応用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

【講座概要】
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。

習得できる知識

・時系列データの分析法
・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
・現在広く用いられているスペクトル分析の方法
・多変量解析
・改良共分散法
・適応フィルタ

担当講師

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

セミナープログラム（予定）

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