EĞİTİM
Ders Detayı
ELE770 - İstatistiksel Sinyal İşleme
2024-2025 Güz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE770 - İstatistiksel Sinyal İşleme
| Program | Teorik saat | Uygulamalı saat | Yerel kredi | AKTS kredisi |
| Doktora | 3 | 0 | 3 | 10 |
| Zorunluluk | : | Seçmeli |
| Önkoşul ders(ler) | : | - |
| Eşzamanlı ders(ler) | : | - |
| Veriliş biçimi | : | Yüz yüze |
| Öğrenme ve öğretme teknikleri | : | Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme |
| Dersin amacı | : | Dersi basarıyla bitiren öğrencilerden aşağıdaki becerileri kazanmaları beklenir: Sinyal işleme uygulamalarında ortaya çıkan istatistiksel kestirim, süzgeçleme problemlerini algılama, uygun bir matematiksel formasyona sokabilme, ve çeşitli çözüm yöntemlerini uygulayabilme. |
| Dersin öğrenme çıktıları | : | Dersi başarıyla bitiren bir öğrenci İstatistiksel sinyal işleme problemlerini tanır, Karşılaştığı bir problemi uygun şekilde modeller Kurduğu problemi hangi yöntemle çözebileceğini, değişik yöntemlerin birbirine göre avantaj ve dezavantajlarını bilir, Derste öğrendiği teknikleri ve algoritmaları tez, proje gibi gerçek hayat uygulamalarında kullanır, Gelişmiş güncel yöntemleri takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur. |
| Dersin içeriği | : | Metrik Uzay, altuzay, izdüşüm. Rasgele vektörler, Gram_Schmidt Dikleştirme. Rasgele süreçler, Gauss ve Markov süreçler. Rasgele Durum modelleri. İzgel ayrıştırma. Estimation yöntemleri: Bayesci, MAP, MLE, MSE, LMSE. Wiener , Levinson ve Kalman süzgeçleri. |
| Kaynaklar | : | 1. Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing, T. Moon and W. Stirling. Prentice-Hall.; 2. Optimum Signal Processing, S.J. Orfanidis. McGraww Hill.; 3. Fundamentals of Statistical Signal Processing,Vol.I-II, S. Kay, Prentice Hall.; 4. Ders Notları. |
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1 | Metrik Uzay |
| 2 | Norm, Dik-uzay, İzdüşüm, Rasgele Vektörler |
| 3 | Dikey İzdüşüm, Gram_Schmidt Dikleştirme |
| 4 | Rasgele Süreçler, Gauss ve Markov Süreçler |
| 5 | Rasgele Durum Modelleri |
| 6 | Sistem Analizi, İzgel Ayrıştırma, Kesirli Modelleme |
| 7 | Bayesci Kestirim, MAP, MLE ,MSE |
| 8 | Doğrusal Ortalama Kare Kestirim (LMSE) |
| 9 | Ara Sınav |
| 10 | Wiener Süzgeç |
| 11 | Wiener Süzgeç |
| 12 | Levinson Süzgeç |
| 13 | Kalman Süzgeç |
| 14 | Kalman Süzgeç |
| 15 | Genel sınav |
| 16 | Genel sınav |
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
| Ödevler | 8 | 15 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 35 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 50 | |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Süre (saat) | Toplam iş yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
| Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb.) | 14 | 9 | 126 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 8 | 8 | 64 |
| Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi | 0 | 0 | 0 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 40 | 40 |
| Toplam iş yükü | 38 | 90 | 302 |
| Program yeterlilikleri | Katkı düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1. | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında en üst düzeyde bilgi sahibidir. | |||||
| 2. | Bilim ve teknolojiye yenilik getirecek bilgi, beceri ve yetkinliğe sahiptir. | |||||
| 3. | Bilimsel literatürü ve alanındaki en son gelişmeleri takip eder, edindiği bilgilerin eleştirel analizini, sentezini, değerlendirmesini yapar ve araştırmalarında etkin biçimde kullanır. | |||||
| 4. | Özgün bir araştırmayı bağımsız olarak baştan sona yürütebilir. | |||||
| 5. | Özgün araştırma gerektiren projeleri tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası projelerde liderlik yapabilir. | |||||
| 6. | Bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur. | |||||
| 7. | Çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkin biçimde, Türkçe veya İngilizce sunar. | |||||
| 8. | Toplumsal sorumluluğunun farkındadır, bilimsel ve teknolojik gelişmeleri bilimsel tarafsızlık ilkesi ve etik sorumluluk bilinciyle değerlendirir ve topluma aktarır. | |||||
1: En düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok yüksek