電子情報工学特別実験１

授業科目名

電子情報工学特別実験１

(英語名)

Advanced Experiment on Electronics and Computer Science １

科目区分

ー

電子情報工学専攻科目

対象学生

工学研究科

学年

1年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

HETMN5MCA4

単位数

2.00単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

実験 (Experiment)

開講時期

2024年度前期

担当教員

森本雅和、中嶋誠二、神田健介、河合正、山本真一郎、礒川悌次郎、新居学、山添大丈、竹内雅耶、藤田大輔、森本佳太、有川敬、大坂藍

所属

工学研究科
電子情報工学専攻

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

随時・担当教員居室

連絡先

kawai@eng.u-hyogo.ac.jp
dai_fujita@eng.u-hyogo.ac.jp
kanda@eng.u-hyogo.ac.jp
nakashima@eng.u-hyogo.ac.jp
yamamoto@eng.u-hyogo.ac.jp
m_takeuchi@eng.u-hyogo.ac.jp
morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp
keita.morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp
isokawa@eng.u-hyogo.ac.jp
yamazoe@eng.u-hyogo.ac.jp
nii@eng.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

ー

研究科DP

1◎／2〇／3〇

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

講義目的
電子情報工学専攻に所属する教員がオムニバス形式で指導し、同部門の学生に電子情報工学に関する実験技術について習得させることを目的とする。主たる実験内容は、結晶材料シミュレーション、薄膜・ナノ構造作製、放射光を用いた解析、マイクロ波ミリ波回路設計、電波吸収体設計、テラヘルツ波の基礎、光導波路設計、非標準計算論アルゴリズムの構築、種々の計算機構造の回路構成やネットワーク構成、医療情報処理システム、適応信号処理の基礎からその応用例などである。また、観察力・洞察力、問題解決能力、報告書作成・プレゼンテーション技術を、大学卒業レベルから大幅に向上させる。
到達目標
座学で得た理論・知識を基に，上記目的で示した分野における幅広い電子情報系技術を扱えること。また得られた実験結果を適切に説明し、考察できること。

授業のサブタイトル・キーワード

サブタイトル
幅広い電子情報系技術を身に着けるための実験
キーワード
電子工学、情報工学

講義内容・授業計画

講義内容・授業計画
（概要）電子情報分野，回路システム工学に関する実験技術をオムニバス形式で習得する。
　　　　（オムニバス形式／全１５回　2クラス同時開講）
（クラス１）
第1回　（全教員／１回）
オリエンテーション
第2回−第4回（中嶋　誠二／3回）
結晶構造モデルの作製と電子線回折シミュレーションを通して、構造物性の評価技術とシミュレーションに関する理解を深める。
第5回−第6回（山本　真一郎／２回）
電波吸収体設計の基礎：Sパラメーター法により，電波吸収体を設計するために必要なパラメータである比誘電率，比透磁率の測定を行う。
第7回−第8回（河合　正／2回）
マイクロ波・ミリ波帯の基本的な受動回路素子として，電力合成／分配器，フィルタなどを取り上げ，分布定数線路や集中定数素子を用いた回路設計を行う。
第9回−第10回（神田　健介／2回）
回路シミュレータを用いたアナログ回路設計試作：電気回路シミュレータの使用法を習得し，オペアンプを用いたアナログ回路の設計試作を行う。
第11回−第12回（有川　敬／2回）
実験及びシミュレーションを通してテラヘルツ波の発生・検出技術について学ぶ。
第13回（竹内　雅耶／1回）
中型放射光施設NewSUABRUを通して、放射光科学の基礎・応用を学ぶ。また、計算ソフトを用いてNewSUABRUの放射光スペクトルを算出し、シンクロトロン放射光の理解を深める。
第14回（森本　佳太／2回）
1次元電磁界シミュレーションを通じて数値解析の基本理論と勘所を習得し、光波の伝搬特性について理解を深める．
第15回（大坂藍／1回）
機能性電子薄膜あるいはナノ構造を作製し，その基本特性を評価する．

（クラス２）
第1回（全教員／１回）オリエンテーション
第2回−第4回（礒川　悌次郎／３回）
RaspberryPiを用いた計測制御システム構築の実験を行う。
第5回−第7回（森本　雅和／３回）
画像認識実験：画像処理ライブラリを用いて，カメラで撮影した画像から特定の物体を抽出し識別する実験を行う。
第8回−第10回（新居　学／3回）
並列計算環境での基礎的プログラミングとオープンデータを用いたコンピュータシミュレーションを行う。
第11回−第13回（山添　大丈／3回）
Webページからデータを収集し，解析する手法を習得し，それを用いたデータ分析を行う。
第14回−第15回（藤田　大輔／２回）
オープンデータセットを使用し、基礎的な多変量解析手法を学ぶ。

生成AIの利用については，各担当の指示に従うこと．

教科書

実験開始時に各担当より資料配布

参考文献

実験開始時に各担当により教示

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】授業に際して指示するテキストの部分を事前読み込み【復習】レポート作成

アクティブ・ラーニングの内容

採用しない

成績評価の基準・方法

出席（必須）
レポートまたは口頭試問を課す。加えて積極的な実験への参加などの受講態度も総合して、100点満点で採点し、60点以上を合格とする。

課題・試験結果の開示方法

授業評価アンケートの教員コメント欄に全体的な講評もあわせて記載する、

履修上の注意・履修要件

オムニバス形式なので、担当教員が変わることに注意すること。受講態度も採点時に参考とするので、積極的に実験に参加するとともに、予習・復習を怠らないことを望む。

実践的教育

該当しない

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。

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