科学技術と共に歩む

第1章　序論
　1.1　アナログとディジタル
　1.2　ディジタル信号処理の発展と経緯
第2章　信号とフーリエ変換
　2.1　信号の分類
　2.2　フーリエ級数展開
　　2.2.1　正弦波
　　2.2.2　フーリエ級数展開
　　2.2.3　フーリエ係数の求め方
　　2.2.4　複素フーリエ級数展開
　2.3　離散フーリエ変換
　　2.3.1　フーリエ係数の離散表現
　　2.3.2　サンプリングとエリアシング
　　2.3.3　離散フーリエ変換
　　2.3.4　フーリエ変換の性質
　2.4　信号の表現法
　　2.4.1　信号の時間領域表現と周波数領域表現、連続系表現と離散系表現
　2.5　高速フーリエ変換
　　2.5.1　高速フーリエ変換の原理
　　2.5.2　シャフリング
　　2.5.3　高速フーリエ変換のアルゴリズム
　　2.5.4　シャフリングのアルゴリズム
　　2.5.5　フーリエ変換（DFT）演算量
　　2.5.6　FFTプログラム
　2.6　フーリエ変換の具体例
第3章　相関関数とスペクトル
　3.1　相関関数とスペクトル
　　3.1.1　自己相関関数・相互相関関数
　　3.1.2　パワースペクトル
　　3.1.3　クロススペクトル
　　3.1.4　コンポリューションとコリレーション
　　3.1.5　相関関数と畳み込みの計算法
　3.2　統計量としての相関関数とパワースペクトル
　　3.2.1　集合平均と時間平均
　　3.2.2　統計量の具体例
　3.3　信号の観測と窓関数
　　3.3.1　信号の観測
　　3.3.2　窓関数
　　3.3.3　矩形窓とハニング窓
　3.4　システムの応答
　　3.4.1　インパルス応答
　　3.4.2　システムの入出力間の関係
　　3.4.3　システムの周波数特性と因果律
第4章　ディジタルフィルタ
　4.1　フィルタの基礎
　4.2　ディジタルフィルタとは
　4.3　FIRフィルタの設計
　　4.3.1　理想フィルタ
　　4.3.2　インパルス応答を有限長に制限する方法
　　4.3.3　因果律を満たすフィルタへの変換
　　4.3.4　設計手順
　　4.3.5　得られたフィルタ特性
　4.4　IIRフィルタの設計
　　4.4.1　バタワースフィルタおよびチェビシェフフィルタ
　　4.4.2　ディジタルフィルタへの変換-双一次変換-
　　4.4.3　周波数変換とその他のフィルタ設計
第5章　適応フィルタ
　5.1　2つの信号と伝達特性
　5.2　適応アルゴリズム
　5.3　適応アルゴリズムの意味
　5.4　適応フィルタの応用
　　5.4.1　適応フィルタを用いた雑音除去システム
　　5.4.2　システム同定
　　5.4.3　適応フィルタによる逆畳み込み
　　5.4.4　ディジタルフィルタの設計への応用
　5.5　周期性雑音に対する適応フィルタ
　　参考文献
第6章　線形予測モデル
　6.1　不規則信号の取り扱い
　　6.1.1　確率密度関数
　　6.1.2　特性関数とモーメント
　6.2　線形予測モデル
　　6.2.1　信号モデルの定義
　　6.2.2　モデルの決定
　　6.2.3　予測残差の性質
　　6.2.4　モデルの物理的意味
　　6.2.5　予測係数の計算
　　6.2.6　モデル次数の決定法
　6.3　自己回帰モデルの応用
　　6.3.1　スペクトル解析
　　6.3.2　周期性判定
　6.4　高分解能と最大エントロピー法
　　参考文献
第7章　ニューラルネット
　7.1　神経細胞モデル
　7.2　パーセプトロン
　7.3　多層構造ネットワーク
　7.4　バックプロパゲーション
　7.5　学習法の改良策
　7.6　パターン認識への応用
　7.7　バックプロパゲーションの問題点
付録
　A-1　サンプル値系列の表現
　A-2　フーリエ変換とラプラス変換
　A-3　ラプラス変換
　A-4　z変換
索引