【計測と制御】アナログとデジタルの変換技術〜制御技術と機械学習!

【計測と制御】アナログとデジタルの変換技術と方式〜制御技術と機械学習!
ハテオ君

コンピュータの計測や制御技術について全く理解できない。また機械学習についても意味がわからないなぁ。

今回はこの悩みを解決していきます。

本日の記事テーマ

アナログとデジタルの変換技術よ方式〜制御技術と機械学習まで徹底解説!

コンピュータでは様々な情報を計測し制御を行なっています。

例えばデジタルとアナログのデータの計測や変換だったり、自販機の制御機能などが挙げられる。

世の中に存在する機械は様々な計測や変換や制御という機能が存在する。

また、IT資格のでもよく問われるため、今回の記事で詳しく解説しているため是非参考にして頂ければと思います。

本日の記事内容

  • アナログとデジタルの変換技術と方式
  • コンピューター制御技術
  • 機械学習とディープラーニング

記事の最後には、今回の内容に関しての確認問題も用意していますので、インプットとアウトプットとしても是非活用してみてください。

元中卒の私が誰でも理解できるように解説していきます。

それでは早速見ていきましょう!

黄島 成

アナログとデジタルの変換技術と方式

アナログとデジタルの変換技術と方式

データにはアナログとデジタルの2種類が存在します。

コンピューターはこのデータを計測時て出力したり変換したりという処理を行なっています。

そのためまず、以下内容をについて詳しくみていきましょう。

  • アナログデータとデジタルデータの違い
  • データの変換技術としてはA/D変換が用いられる
  • デジタル符号変換する代表的な方式がPCM方式

アナログデータとデジタルデータの違い

アナログデータとは、音声などのように連続的に変化する情報。

デジタルデータとは、アナログデータを細かく区切って「」と「」に置換えた不連続な情報。

例えば、時計で考えてみた場合、時計はデジタルとアナログの2つがある。このアナログ時計とデジタル時計のイメージとほとんど同じです。

アナログ時計、デジタル時計
  • デジタル時計では、「1秒」の次は「2秒」で表示
  • アナログ時計では、「1秒」と「2秒」の間でも秒針が連続的に動く

ここに本文つまりアナログデータは連続的に変化する情報で、デジタルデータは不連続的な情報。ここに本文

データの変換技術としてはA/D変換が用いられる

アナログデータをデジタルデータに変換することを、A/D 変換と呼ぶ。

デジタルデータなら、「1」「0」を判別するだけでよく「データの誤りを検出」「訂正する仕組み」を組み込むこともできます。

そのため、アナログデータをデジタルデータに変換してから演算処理する事で、

  • 部品の精度や温度変化
  • 外部ノイズの影響を受けにくくなる
  • 記録メディアの劣化や長距離の伝送に耐えやすい

というメリットがある。ただし、真の値との間に誤差が発生することになります。

ちなみに、人間の耳はデジタルの音楽を直接聞くことは不可能です。

そのため、iPhoneなどに入っているデジタルの音楽データをイヤホンで聞くようなときは、デジタルデータをアナログデータに変換するD/A変換が必ず必要となる。

デジタル符号変換する代表的な方式がPCM方式

PCM方式は、アナログの音声信号をデジタル符号に変換する代表的な方式です。

変換の流れ

  • ①:標本化
  • ②:量子化
  • ③:符号化

この順番でアナログからデジタルに変換を行います。では順番に詳しく見ていきましょう。

標本化(サンプリング)

標本化は、時間的に連続したアナログ信号の波形を、一定の時間間隔で測定します。別名「サンプリング」とも呼ばれる。

1秒あたりのサンプリング回数をサンプリング周波数としてヘルツ(Hz)で表します。

例えば、サンプリング周波数11kHzとは、1秒間に11,000回のサンプルを測定していることになる。

標本化(サンプリング)

量子化

量子化は、測定した信号をあらかじめ決められた一定の間隔(28、216、232など)に区切り数値化します。

区切る間隔を量子化ビット数としてビット(bit)で表します。

例えば、8ビットとは、「28=256」 段階に区切って表現する。

量子化

符号化

符号化は、量子化された値を2進数のデジタル符号に変換します。

サンプリング周波数が短く、量子化の段階数が多いほど、元の音に近くなりますが、データの容量が大きくという特徴がある。

符号化

コンピューター制御技術

コンピューター制御技術

コンピューター制御技術と機能の種類

よくコンピュータ制御という言葉を聞くと思います。

例えばエアコンを18℃に設定すると、室温をセンサで計測し、運転量を上げたり下げたりしながら、温度を一定に保とうとしてくれる。

センサは、計測した室温をアナログ電圧として出力し、コンピュータがデジタルデータに変換して設定した値と比較している。このような機能がコンピュータ制御の例です。

また、このように環境など外部の作用(外乱)の影響をセンサで検知して、コンピュータが判断し、修正動作を行う制御を「フィードバック制御」と呼ぶ。

この他、あらかじめ定められた順序または条件に従って、制御の各段階を逐次進めていくシーケンス制御などもある。

コンピューター制御の種類として次のような要素を用います。

  • リスト
  • リA/Dコンバータ
  • センサ
  • アクチュエータ
  • アンプ

コンピュータ制御①:A/Dコンバータ

A/Dコンバータは、アナログ電気信号を、コンピュータが処理可能なデジタル信号に変える技術。

コンピュータ制御②:センサ

センサは、物理量を検出して、電気信号に変える機能。

温湿度センサ、赤外線センサ、加速度センサなどのほかにも以下のようなものものが存在する。

ひずみゲージ

絶縁体の表面に貼り付けた金属箔の電気抵抗の変化により、物体の変形を検出

ジャイロセンサ

端末の角速度(回転の速度)や傾きを検出

コンピュータ制御③:アクチュエータ

アクチュエータは、コンピュータが出力した電気信号を回転運動・直線運動など力学的な運動に変える機能。

例えば、シリンダやモータなどが挙げられる。

コンピュータ制御④:アンプ

アンプは、マイクロゴンやセンサなどが出力した微小な電気信号を増幅する機能。

制御技術の代表例が「オートマン」

コンピューターの制御技術の1つとして挙げられるのがオートマンです。

オートマトンは、入力と現在の状態によって、出力が決定される機械をモデル化したもの。

例:ジュースの自販機の場合

  • ①:お金が投入されるのを待つ
  • ②:投入されたら商品が選択されるのを待つ
  • ③:選ばれた商品を出し
  • ④:最初の投入待ちの状態に戻る

というように自販機では、いくつかの状態を遷移しますよね。これがオートマトンの代表例です。

オートマトンのうち、初期状態からいくつかの状態を遷移し、最終的に受理状態(終了状態)になるものを有限オートマトンと呼ぶ。 

オートマン状態遷移図

状態遷移図は、有限個の状態と遷移と動作の組み合わせからなる数学的モデルである有限オートマトンを視覚的に表現するために用いられる図です。

システムに生じた事象をもとに、現在の状態からどの状態に変化するかを一意に定義することが可能なシステムを記述するのに適しています。

オートマン状態遷移図
温室制御システムなどでよく利用されています。

その理由

センサで取得した温度が設定より低ければ温室内の温度を上げ、センサで取得した温度が設定より高ければ温室内の温度を下げるというように、センサからの入力情報に応じて温度制御を変化させる必要があるため、状態遷移図を使うのがベストです。

例えば文字列「10111」は受理されます。

受理という言葉がわかりにくければ、「成功」「終了」と読み替えてみると分かりやすいです。

オートマン状態遷移図②

他にも文字列「111」や「00110111」なども受理されますが、文字列「01011」や「01111」などは受理されません。

オートマン状態遷移表

オートマトンの状態の遷移を表にしたものが以下表の通り機械学習とディープラーニング

 遷移後A遷移後B遷移後C遷移後D遷移後E
遷移前A01   
遷移前B0 1  
遷移前C0  1 
遷移前D0   1
遷移前E     0,1

機械学習とディープラーニング

機械学習とディープラーニング

AIとは何か?

AI(人工知能)とは、人間が行うような予測・判断などの知的な活動を行うプログラムのことを言います。

身近な例として、iPhoneなどに搭載されているAIアシスタントのSiriや、Googleの画像検索などが挙げられる。

機械学習とディープラーニング

現在のAIを支える基礎技術が、機械学習やディープラーニングです。

機械学習とは、大量のデータ(ビックデータ)をコンピュータに解析させ、コンピュータ自らが予測や判断ができるようにすることです。

ディープラーニング(深層学習)は、機械学習の一種です。

人の脳神経回路を模倣して情報を処理するニューラルネットワークを発展させた技術で、AI自らがデータを判別するための特徴を探し出します。

Googleが大量のYoutubeデータをコンピュータに読み込ませたところ、猫の識別を学習したという例が有名的です。

機械学習やディープラーニングを土台として、

  • 画像認識
  • 音声認識
  • 動画認識
  • 自然言語処理

のような応用技術が現在は発展しています。

さらには「自動翻訳、金融工学、自動運転」など、より高度な判断を要する処理を担うことも今後期待されていますね

今回のまとめ&確認問題

【計測と制御】アナログとデジタルの変換技術と方式〜制御技術と機械学習!まとめ

計測と制御については上記内容で以上となります。

それではまず今回の内容をまとめていきましょう。

まとめ

  • アナログデータは連続的に変化する情報で、デジタルデータは不連続的な情報。
  • データ変換はA/D変換。符号変換はPCM方式が代表的
  • オートマンは入力と現在の状態により出力が決定される機械のモデル化
  • AIは、ディープラーニングを用いて機械学習をしている

確認問題「アウトプット用」

確認問題

情報処理の確認問題④

「次へ」で問題スタート!

①解説

【問題①】

音声などのアナログデータをディジタル化するために用いられるPCMにおいて、音の信号を一定の周期でアナログ値のまま切り出す処理はどれか。

:暗号化 不正解×
:標本化 正解〇
:符号化  不正解×
:量子化  不正解×

【解説】

アナログデータをデジタルデータに変換することを「A/D 変換」と呼ぶ、代表的な変換方式としてPCM方式が現在の主流です。

変換の流れ

  • ①:標本化
  • 時間的に連続したアナログ信号の波形を、一定の時間間隔で測定
  • ②:量子化
  • 測定した信号をあらかじめ決められた一定の間隔(28、216、232など)に区切り数値化
  • ③:符号化
  • 量子化された値を2進数のデジタル符号に変換

音の信号を一定の周期で切り出す処理は、最初に行う「標本化」です。

つまり正解は「」となる。

②解説

【問題②】

設計するときに、状態遷移図を用いることが最も適切なシステムはどれか。

:月末及び決算時の棚卸資産を集計処理する在庫棚卸システム
不正解×
:システム資源の稼動状態を計測し、レポートとして出力するシステム資源稼動状態計測システム
不正解×
:水道の検針データから料金を計算する水道料金計算システム
不正解×
:設置したセンサの情報から、温室内の環境を最適に保つ温室制御システム
正解〇

【解説】

状態遷移図は、有限個の状態と遷移と動作の組み合わせからなる数学的モデルである有限オートマトンを視覚的に表現するために用いられる図です。

システムに生じた事象をもとに、現在の状態からどの状態に変化するかを一意に定義することが可能なシステムを記述するのに適しています。

温室制御システムなどでよく利用されています。

その理由

センサで取得した温度が設定より低ければ温室内の温度を上げ、センサで取得した温度が設定より高ければ温室内の温度を下げるというように、センサからの入力情報に応じて温度制御を変化させる必要があるため、状態遷移図を使うのがベストです。

つまり答えは「」となる。

③解説

【問題③】

300 円の商品を販売する自動販売機の状態遷移図はどれか。ここで、入力と出力の関係を"入力/出力"で表し、入力の"a"は"100円硬貨"を、"b"は"100 円硬貨以外"を示し、S0~S2 は状態を表す。入力が"b"の場合はすぐにその硬貨を返却する。また、終了状態に遷移する際、出力の"1"は商品の販売を、"0"は何もしないことを示す。

 正解〇

 初期状態から100円硬貨が2枚投入された時点で商品が販売されてしまうため不正解×

 初期状態から100円硬貨が2枚投入された時点で商品が販売されてしまうため不正解×

 初期状態から100円硬貨を幾ら投入しても次の状態に遷移しないため不正解×

【解説】

問題文より入力/出力の組合せがどのような意味をもつかを考えてみます。

  • a/1:100円硬貨が投入され、商品を販売する
  • a/0:100円硬貨が投入され、何もしない
  • b/1:100円硬貨以外が投入され、商品を販売する
  • b/0:100円硬貨以外が投入され、何もしない

300円の商品を販売する際には100円硬貨が3枚投入された時点で商品を販売するので、投入金額0円の初期状態S0から"a/0"が2回続いた後に"a/1"が発生することになります。

また100円硬貨以外が投入された場合は投入金額が変化しないため、現在の状態に留まります。

この手順を適切に表しているのが「」の状態遷移図です。

最後まで読んでいただきありがとうございました!

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また、質問や問い合わせに関しては、コメント欄かお問い合わせフォームを活用ください。

それではまたお会いしましょう。

黄島 成

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