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| 授業計画/Class |
ExcelとRによる心理統計演習【オンライン】 |
| 事前学習/Preparation |
授業のスケジュールと方法をしっかり頭に入れる。
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| 事後学習/Reviewing |
次回の実験の確認 |
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| 授業計画/Class |
ExcelとRによる心理統計演習【使用するPCのExcelデータ分析とRのインストール状況の確認】 |
| 事前学習/Preparation |
授業のスケジュールと方法をしっかり頭に入れる。使用するPCのExcelデータ分析とRのインストール状況の確認 |
| 事後学習/Reviewing |
レポート作成 |
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| 授業計画/Class |
音の因子分析１：SD法を用いて音刺激に対する主観評価実験を行い、得られたデータを因子分析が可能な形式に整理する。【第2回以降は対面授業】 |
| 事前学習/Preparation |
実習資料の予習 |
| 事後学習/Reviewing |
データ整理 |
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4
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| 授業計画/Class |
音の因子分析２：音の主観的印象の測定データを用いて因子分析を行い、その手法について学ぶ。 |
| 事前学習/Preparation |
Rのインストール状況の確認と実習資料の予習 |
| 事後学習/Reviewing |
レポート作成 |
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5
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| 授業計画/Class |
計量心理１：シェッフェおよびサーストンの一対比較法を用いて分銅の重さの主観評価実験を行う。 |
| 事前学習/Preparation |
授業資料の予習 |
| 事後学習/Reviewing |
データ整理 |
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| 授業計画/Class |
計量心理２：重さの主観的評価データの統計的な分析を行い、人の重さ知覚に関する性質を理解する。 |
| 事前学習/Preparation |
授業資料の予習 |
| 事後学習/Reviewing |
レポート作成 |
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7
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| 授業計画/Class |
JavaによるGUIプログラミング１：Javaの基礎とEclipseの使用法を復習 |
| 事前学習/Preparation |
Eclipseの使い方を確認 |
| 事後学習/Reviewing |
レポート作成 |
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| 授業計画/Class |
JavaによるGUIプログラミング２：GUIにイベント処理プログラムを追加し、計算機能を実装 |
| 事前学習/Preparation |
電卓アルゴリズムの構想
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| 事後学習/Reviewing |
レポート作成
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| 授業計画/Class |
GUIのフィードバック効果１：画像の変化による視覚的フィードバックを与えるプログラムを作成し、操作性向上の効果を検証 |
| 事前学習/Preparation |
テキストの予習、デザインの構想を練る。 |
| 事後学習/Reviewing |
レポート作成 |
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| 授業計画/Class |
GUIのフィードバック効果２：GUIの入力操作に対し音をフィードバックするプログラムを作成し、操作性向上の効果を検証 |
| 事前学習/Preparation |
テキストの予習 |
| 事後学習/Reviewing |
レポート作成 |
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| 授業計画/Class |
マルチメディア（１）
［DSP］Basic use: vector operations,control loop, function programming, first plotting.
Basic signal processing: sampling theory, sensor data reading, and signal plotting."
［信号処理ソフト］信号処理専用統合開発環境の基本的な使い方や機能を学習する：条件・制御処理の文法、データ配列の作成・操作方法、ファンクションの書き方、プロット機能の使い方。
［サンプリング理論］信号処理専用の開発環境を用いて、まずは簡単なプログラムにてデジタルサンプリングの基礎、センサデータ読み込みと基本プロットを実践する。"
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| 事前学習/Preparation |
review of Multimedia Engineering class
マルティメディア工学の復習 |
| 事後学習/Reviewing |
Finish the assignments and be sure to understand Matlab language basic operations and IDE basic use
課題の完成とMatlabの基本的な機能と使い方の復習 |
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| 授業計画/Class |
マルチメディア（２）
[digital filter] moving average, median filter, 1st order LPF.
[ノイズ除法処理] センサの感度、精度、計測状況、電子部品によって、様々な外乱がサンプリングした信号に含まれる。ここで、外乱を除法するための基本的な手法であるスムージング、フィルタリング処理のプログラムを作成する。（移動平均、メディアンフィルタ、一次ローパス）
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| 事前学習/Preparation |
Finish the previous assignments
前回課題の完成
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| 事後学習/Reviewing |
Finish the assignments
課題の完成
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| 授業計画/Class |
マルチメディア（３）
[Features] Signal features extraction: STE, ZCR, effect of window shift/size/type.
[特徴量抽出] サンプリングそして、処理した信号から有意義な情報を検出するため、その信号の特徴を抽出することが重要である。まずは、センサ信号の基本的な時間領域（ピーク数、振幅、エネルギー、ゼロクロスなど）の特徴量を抽出するためのプログラムを実装する。
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| 事前学習/Preparation |
Finish the previous assignments
前回課題の完成
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| 事後学習/Reviewing |
Finish the assignments
課題の完成 |
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| 授業計画/Class |
マルチメディア（４）
[Frequency] Extraction of frequency domain features from sensor signal: Fast Fourier Transform (FFT), iFFT, Nyquist frequency, Frequency spectrum.
[周波数分析の基礎] センサ信号の周波数特性を抽出し、分析する。フーリエ変換（FFT）を計算し、その結果をプロットする。また、最大周波数や中央周波数を抽出する。
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| 事前学習/Preparation |
Finish the previous assignments
前回課題の完成 |
| 事後学習/Reviewing |
Finish the assignments
課題の完成 |
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| 授業計画/Class |
マルチメディア（５）
[Analysis]activities counting algorithm, sample dataset creation, simple machine learning
[解析] センサデータからの行動回数算出アルゴリズム、データセット作成、簡易機械学習
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| 事前学習/Preparation |
Finish the previous assignments
前回課題の完成 |
| 事後学習/Reviewing |
Finish the assignments and submit the report
課題の完成とレポートの提出
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