時系列データの分析の基礎と応用
時系列データの分析の
基礎と応用
～時系列データの基本、収集・前処理、分析法～
2025年8月20日（水）10:00～16:00
ライブ配信（Zoom）
55,000円（tax込）
セミナー概要
データを”時系列”で分析することでわかる事とは、またそれをどう活用できるのか。時系列データの収集・前処理から各分析手法、実務上の課題まで、用途別の解析例を統計的処理、スペクトル解析、線形予測分析、想定される問題点と解決方法、実務での応用例、高次統計量、適応フィルタなど、時系列データの分析を基礎編・応用編にわけて網羅的に解説します。
講師紹介
島村 徹也（しまむら てつや）
埼玉大学 大学院理工学研究科 数理電子情報部門 教授 博士(工学)
【経歴】
1986年 慶應義塾大学 理工学部 卒業
1991年 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 博士課程修了、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
【学会・専門】
IEEE, アメリカ音響学会、日本音響学会、電子情報通信学会、信号処理学会、電気学会 会員。現在、信号処理学会編集長。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。
セミナー内容
時系列データの分析：基礎編
- 時系列データの例と前処理の必要性
- サンプリングと離散時間信号
- ディジタルフィルタリング
- 離散時間フーリエ変換と離散フーリエ変換
- 高速フーリエ変換と実際の利用
- 定常性と非定常性
- １次統計量と２次統計量
- 自己相関関数とパワースペクトル
- フィルタモデルでの入出力関係
スペクトル解析
- ノンパラメトリック法、パラメトリック法、部分空間法の分類
- ARモデル、MAモデル、ARMAモデル
- ARIMAモデル、SARIMAモデル
- 次数決定（FPE、AIC、MDL）
- 時変データ分析
- カルマンフィルタ
- 多変量解析
時系列データの分析：応用編
- 自己相関法の計算（線形予測分析の実際）
- 共分散法の計算
- 改良共分散法の計算
- 窓関数の選択
- 入力信号依存性
- 推定方法の選択
応用例と先端技術
- 音応用（音声処理、音響解析）
- 画像応用（画像復元、ノイズ除去）
- 通信応用（適応等化）
- 経済データ応用
- 地質データ応用
- 高次統計量とフィルタモデル
- 適応アルゴリズム
- 先端の研究紹介
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