AKTS - Algılama ve Kestirim

Algılama ve Kestirim (EE611) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Algılama ve Kestirim EE611 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, Soru Yanıt, Uygulama-Alıştırma.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • N/A
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Algılama kuramının anlaşılması, hipotez testleri, Bayes ve Neyman-Pearson algılayıcılar, min-max. kuramı; kestirim kuramının anlaşılması, doğrusal ve doğrusal olmayan parametre kestirimi, MAP and maksimum benzerlik kestirimciler, Cramér-Rao sınırları, dalgaşekli algılama ve kestirim, Wiener filtreleme, Kalman-Bucy filtreleme, izge kestirimi, vb. konuların çalışılması.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • algılama tekniklerini uygulayabilir ve sinyalleri (belirlenimci veya rastgele) bulabilir.
  • sinyal algılamada hesaplama yeteneklerini (Matlab gibi) geliştirir.
  • kestirim tekniklerini uygulayabilir ve aranan parametreleri kestirir.
  • gerçek dünya algılama ve kestirim problemleriyle tanışır.
Dersin İçeriği Neyman-Pearson algılayıcı, hipotez testi, maksimum benzerlik kestirimcisi, MAP, Kalman filtreleme, Wiener süzgeçleme, algılama ve kestirim başarımlarının değerlendirmesi.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Genel bakış, ders konularına giriş.
2 Bayes hipotez testi
3 Min-max hipotez testi
4 Neyman-Pearson ve birleşik hipotez testleri
5 Belirlenimci (deterministik) sinyallerin algılanması
6 Rastgele parametreli ve rastgele sinyallerin algılanması
7 Sinyal algılama yordamlarının başarım değerlendirmesi
8 ARA SINAV
9 Parametre kestirimine giriş
10 Bayes parametre kestirimine giriş
11 Maksimum benzerlik kestirimi
12 Sinyal kestirimi: Kalman-Bucy süzgeçleme
13 Wiener filtreleme
14 Kestirim yordamlarının başarım değerlendirmesi
15 Seçilen uygulamalar (yayın inceleme)
16 Seçilen uygulamalar (yayın inceleme)

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Detection, Estimation and Modulation Theory Part I: Detection, Estimation and Filtering Theory, 2nd Edition Harry L. Van Trees,Kristine L. Bell, Zhi Tian, 2013.
2. H. V. Poor, "An Introduction to Signal Detection and Estimation", Springer, 2/e, 1998.
3. • S. M. Kay, "Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory", Prentice Hall PTR, 1993.
4. • S. M. Kay, "Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory", Prentice Hall PTR, 1998.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 5 25
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 35
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 7 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 100
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 16 5 80
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 5 6 30
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 4 4
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 5 5
Toplam İş Yükü 167