Syllabus data

Course Title
Digital Signal Processing
Course Title in English
Digital Signal Processing
Course Type
Major Courses
Eligible Students
School of Engineering
Target Grade
3Year
Course Numbering Code
HETBK3MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
Masakazu Morimoto
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
金曜5限・6207室
Contact
morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
3◎/4〇/5〇
Corresponding Graduate School DP
Corresponding University-Wide DP
1-1◎/1-2〇
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
講義目的:最近の装置はほとんどがプロセッサを内蔵しており、そこでの数値演算処理に基づいて複雑な機能を実現している。その処理に理論的な根拠を与え、様々な機能を実現する技術がディジタル信号処理である。本講義では、そのようなディジタル信号処理の基礎的理論を理解した上で、実システムへの適用に必要な知識を修得する。
到達目標:
・応用上の条件や制限を考慮した信号処理システムの設計ができる
・定係数差分方程式からシステムの伝達関数を求め、周波数特性、安定性の検証ができる
・信号の周波数特性を離散フーリエ変換によって計算できる

Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
講義内容:ディジタル信号処理は、アナログ信号として得られる外部からの情報を数値化し、その四則演算によって様々な機能を実現する。本講義は、その数値の処理に関する理論と具体的な処理方法について以下の授業計画に従って解説する。なお、理解度確認テストに生成 AIを利用することは禁止とするが、それ以外の学習については特に制限を設けない。
授業計画
1.信号処理の応用分野と適用例
2.信号処理の基本
3.信号の処理手順(アナログ信号とディジタル信号)
4.線形時不変システム(信号例,インパルス,畳み込み)
5.システムの実現(畳み込みの計算法,ハードウェア,再帰システム)
6.安定性(定係数差分方程式,安定判別)
7.システムの伝達関数(z変換,伝達関数,逆z変換)
8.システムの周波数特性(極による安定判別,伝達関数と周波数特性)
9.周波数解析Ⅰ(フーリエ級数,離散時間フーリエ級数)
10.周波数解析Ⅱ(フーリエ変換,離散時間フーリエ変換,標本化定理)
11.離散フーリエ変換(ディジタル処理の問題点,周波数の離散化)
12.高速フーリエ変換(時間間引き法,周波数間引き法)
13.窓関数とフィルタ設計法
14.ディジタルフィルタⅠ(理想フィルタと実際のフィルタ)
15.ディジタルフィルタⅡ(群遅延,直線位相フィルタ,構成法)
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
授業で学んだデジタル信号処理の要素技術について,適時生成AIを活用してサンプルプログラムを作成し実行することで,理解度を高めること.
Textbook
貴家仁志著,ディジタル信号処理,オーム社
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業に際して指示する教科書の範囲およびオンデマンド教材の部分を事前読み込み(20h)
【復習】講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し、理解度確認テストを実施(20h)、例示されるサンプルプログラムの実行と動作確認(20h)
Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
授業後に実施する理解度確認テスト(10%),中間試験(40%)および期末試験(50%)の成績を合計し評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
理解度確認テストは、原則次の講義内で解説する。
中間試験については、全員に採点済み答案を返却するとともに、解答例の解説を行う。
期末試験については、希望者に採点済み答案を返却するとともに、解答例を授業サポートホームページに掲載する。

Precautions and Requirements for Course Registration
結果を覚えるのではなく、理論式の導出の原理や過程を理解するように努めること。
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.