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
Sayısal Sinyal İşleme (EE306), Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213), MATLAB ve temel programlama bilgisi.
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Doktora
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

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