内容紹介
信号処理の原理（しくみ）を理解し、現場で自由自在に使えるようになるための書籍。従来の教科書の枠を越えてその動機から応用までを徹底的にわかりやすく解説した。「信号処理とは何か」「それで何ができるのか」「具体的な方法とプログラムのしかたは」「ポイントはどこにあるのか」「どんな種類があるのか」等、大学１、２年レベルの数学の知識で深い理解が得られる。語りかけてくるようなゆったりとした中にいくつもの本質を射抜くポイントが隠された文章によって、今後ますます重要性が高まる信号処理の要点を１日で理解できる。
目次
第１章 信号処理の前に（事前に知っておきたいこと）
１．１ 信号とは
１．１．１ 信号の例
１．１．２ 時間領域と周波数領域
１．２ サンプリングとＡ／Ｄ変換
１．２．１ サンプリング条件
１．２．２ サンプリング周波数による再生信号の違い
１．２．３ 量子化
１．３ 信号とベクトル
１．４ ノイズ
第２章 信号処理とは（何がしたいのか，また，何ができるのか）
２．１ 信号処理の意味と目的
２．１．１ 信号の生成
２．１．２ 伝送路
２，１，３ 信号の受信と認識，理解
２．２ フーリエ変換
２．２．２ フーリエ級数とフーリエ変換
２．２．３ 離散フーリエ変換
コラム① デルタ関数について
コラム② 指数関数と三角関数，正負の周波数
コラム③ たたみ込み積分（コンヴォリューション）とフーリエ変換
２．３ 信号の圧縮
２．３．１ 信号の圧縮とは
２．３．２ 行列のクロネッカー積と変換
２．３．３ 行列の直交変換，ユニタリー変換
２．３．４ 基底画像
２．３．５ 離散フーリエ変換と画像圧縮
２．３．６ ２次元離散フーリエ変換
２．３．７ 離散コサイン変換と画像圧縮
２．４ ＦＦＴ
２．４．１ ＦＦＴの計算アルゴリズム
２．４．２ 出力データの並びかえ
２．４．３ ２次元信号への拡張
２．４．４ 光学への応用
第３章 使えるさまざまな信号処理法
３．１ フィルタリング
３．１．１ 周波数フィルタリング
３．１．２ 時間軸フィルタリング
３．２ 相関演算
３．２．１ １次元信号の相関演算
３．２．２ 画像の相関演算
３．３ 主成分分析
３．３．１ 主成分分析とは
３．３．２ 多次元データの主成分分析
３．３．３ 主成分分析の意味
３．４ 独立成分分析
３．４．１ 複数のスピーカーと複数のマイク
３．４．２ 主成分分析から独立成分分析へ
３．４．３ 信号処理の流れ
３．４．４ 白色化
３．４．５ 信号処理の流れ
３．４．６ 尖度の最大化，最小化
３．５ 非線形信号処理
３．５．１ 線形と非線形
３．５．２ 区分線形関数とεフィルタ
３．５．３ 順序統計量フィルタ
３．５．４ ニューロ信号処理
３．５．５ マセマティカル・モルフォロジ
３．６ 信号処理とバイオメトリクス
