1)講義紹介(0.5回)
○講義の目的、概要、スケジュール、試験について
2)情報理論入門(1.5回)
○情報理論の基礎知識:
○ケーススタディ:
1間違いの発見と修正
2ノイズは役立つ!
(Dithering and stochastic resonance)
3)センサーと計測(3.5回)
○センサー
○計測
○ケーススタディ:
1においセンサー
2バイオエアロゾル・サンプラー
3MEMS、NEMSまたはバイオセンサー
4)中間テスト(0.5回)
5)データ分析とモデリング(4回)
○データ前処理技術
○時系列データの予測
○空間データおよび時変系データの予測
○識別
○システム制御理論による状態推定法
(オブザーバ、カルマンフィルター)
○ケーススタディ:
1におい識別
2環境データ解析
3外乱推定
6)情報システム(1〜2回)
○「ライフスタイルと環境情報システム」
1つながり感通信、環境教育
○「ユキビタス情報通信システム」
7)期末テスト(1回)
Course content:
Introduction to course
-Course goal and outline, class schedule, assignments and exams
Introduction to information theory
-Information theory: entropy, sensor, calibration, message, sampling, noise sources, effect of noise, dithering
-Error analysis: statistical treatment of random and non-random uncertainties, problems
-Case study: stochastic resonance
Instrument and measurement
-Sensor characteristics: transfer function, sensitivity, dynamic range, uncertainty, sensor classification
-Heat transfer: Lambert’s cosine law, Planck’s law, Stefan-Boltzmann law, Wien’s displacement law, thermal radiation exchange
-Electronic transport: Seebeck and Peltier effects, Hall’s effect, Photoelectric effect
-Electromagnetism, interferometry: Maxwell’s equations, Interferometers (Michelson, Mach-Zender, Fabry-Perot), Fourier Transform Infrared Spectrometer (case study), problems
-Electromagnetism, holography: wavefront reconstruction, in-line hologram (Gabor), off-axis hologram (Leith), Fourier hologram, applications
-Electromagnetism, optical microscopy: Kohler illumination, bright and dark fields, phase-shift microscopy (Zernike), confocal fluorescence microscopy, diffraction tomography
-Electromagnetism: piezoelectric effect, quartz microbalance (case study), pyroelectric effect, Doppler effect
-状態推定理論と外乱制御への応用 State estimation theory and its application to disturbance control (Prof. Yamada, UT)
-Surface plasmon sensors: optical index, Drude and interband models, evanescent field, surface plasmons, surface plasmon sensors
- Other sensors: position sensors, occupancy detectors, humidity sensors, opto-acoustic detectors, electronic noses
Data analysis and modeling
-Signal processing, Fourier transform, sampling theorem, data pre-processing
-Time series modeling: stationarity, autoregressive average models, nearest neighbor models, neural network models