AKTS - Sayısal Sinyal Analizi
Sayısal Sinyal Analizi (EE571) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Sayısal Sinyal Analizi | EE571 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
N/A |
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
Dersin Seviyesi | Fen Bilimleri Yüksek Lisans |
Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Sorun/Problem Çözme, Proje Tasarımı/Yönetimi. |
Dersin Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | Bu dersin amacı, sinyal ve haberleşme konularında kullanılan matematik metodları açıklamak ve spektrum kestirim tekniklerini tanımlamaktır. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Sinyal işleme için matemetik metodları, spektrum kestirimi, kesikli Karhunen-Loeve dönüşümü, gürültü içindeki bir sinyalin ayırt edilmesi, çoklu sinyal sınıflandırma (MUSIC), en küçük ortalama karesel algoritması, sınıflandırma sistemleri, Kalman süzgeçler. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Sinyal İşleme için Matematiksel Metodlar: Metrik uzayları, Norm vektör uzayları, Özvektörler, Tekil değer ayrışımı, Matris tersleri, Sözde tersler, Kısıtlı eniyilemenin temelleri | Bu haftanın konularına göz atmak |
2 | Sinyal İşleme için Matematiksel Metodlar | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
3 | Sinyal İşleme için Matematiksel Metodlar | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
4 | Parametrik olmayan tekniklere bağlı spektrum kestirimi: Correlogram ve Periodogram metodları; Pencere spektrum kestirimi | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
5 | Doğrusal modellere (parametrik olan tekniklere) bağlı spektrum kestirimi: Özbağlanımlı (AR),Yürüyen ortalamalı (MA), Özbağlanımlı yürüyen ortalamalı (ARMA) modeler; Yule-Walker denklemleri ve en küçük karaler yöntemleri | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
6 | Parametrik olan teknikler | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
7 | Kesikli Karhunen-Loeve dönüşümü | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
8 | Uyumlu Süzgeç: Toplanır gürültü içindeki bir sinyalin sezimi | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
9 | Çoklu Sinyal Sınıflandırma (MUSIC) : Dönme ile değişmeyen teknikler aracılığıyla sinyal parametrelerinin kestirimi (ESPRIT) | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
10 | Bayır Tabanlı Uyarlama : En dip iniş algoritması Stokhastik Bayır Tabanlı Uyarlama : En Küçük Ortalama Karesel (LMS) Algoritması | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
11 | Sınıflandırma Sistemleri: Sınıflandırıcılar, Öznitelik seçme ve öznitelik oluşturma | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
12 | Sınıflandırma Sistemleri | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
13 | Sınıflandırma Sistemleri | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
14 | Kalman Süzgeçler: Kalman süzme problemlerinin ifade edilmesi, yenilikçi süreç, durum kestirimi, süzme, başlangıç koşulları, genişletilmiş Kalman süzgeci | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek |
15 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem konularının tekrarı |
16 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem konularının tekrarı |
Kaynaklar
Ders Kitabı | 1. M.D. Srinath, P.K. Rajasekaran, Introduction to Statistical Signal Processing with Applications |
---|---|
Diğer Kaynaklar | 2. Gerard Covaert, Data Analysis |
3. Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing, C.W.Therrien, Prentice Hall, 1992. |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | 3 | 15 |
Sunum | - | - |
Projeler | 1 | 25 |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 25 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 35 |
Toplam | 6 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 65 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 35 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | X |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | |
Destek Dersleri | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini ileri düzey sistemlerde uygulama becerisinin kazandırılması. | X | ||||
2 | Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin temel alanlarında uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmalarının yapılması. | X | ||||
3 | Tasarım ve diğer mühendislik uygulamaları için gerekli modern mühendislik araçlarını, teknikleri ve yetenekleri kullanabilme. | X | ||||
4 | Girişimcilik ve yenilikçilik açısından aktif araştırmacıların yetiştirilmesi. | |||||
5 | Araştırma sonuçlarını etkin bir şekilde raporlama ve sunma yeteneğinin kazandırılması. | |||||
6 | Bilim ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri izleme ve bilgiye erişme performansının artırılması. | |||||
7 | Profesyonel iş yaşamı ve meslek etiği konularında sorumluluk sahibi olunması. | |||||
8 | Türkçe ve İngilizce olarak etkin iletişim kurma becerisinin artırılması. | |||||
9 | Proje yönetimi becerisinin artırılması. | |||||
10 | Disiplinlerarası alanlarda, ortak proje takımlarında başarıyla çalışma yeteneğinin kazandırılması. |
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Derse Özgü Staj | |||
Alan Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 14 | 4 | 56 |
Sunum/Seminer Hazırlama | |||
Projeler | 1 | 6 | 6 |
Raporlar | |||
Ödevler | 3 | 5 | 15 |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | |||
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | |||
Toplam İş Yükü | 125 |