ELE771 - İZGE KESTİRİMİ

Dersin Adı Kodu Yarıyılı Teori
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Yerel Kredi AKTS
İZGE KESTİRİMİ ELE771 Herhangi Yarıyıl/Yıl 3 0 3 10
Önkoşul(lar)-var iseYok
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Soru-Yanıt
Sorun/Problem Çözme
 
Dersin sorumlusu(ları)Bölüm öğretim üyeleri 
Dersin amacıDersi basarıyla bitiren öğrencilerden istatistiksel süreçlerin analizinde kullanılan temel izge kestirim yöntemlerini ve özelliklerini öğrenmiş olmaları beklenir.  
Dersin öğrenme çıktıları
  1. Dersi başarıyla bitiren bir öğrenci D.Ç.1. İzge kestirimi problemlerini tanır ve sınıflandırır,
  2. D.Ç.2. Karşılaştığı bir problemi uygun şekilde modeller,
  3. D.Ç.3. Kurduğu problemi hangi yöntemle çözebileceğini, değişik yöntemlerin birbirine göre avantaj ve dezavantajlarını bilir,
  4. D.Ç.4. Derste öğrendiği teknikleri ve algoritmaları tez, proje gibi gerçek hayat uygulamalarında kullanır,
  5. D.Ç.5. Gelişmiş güncel izge kestirimi algoritmalarını takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur.
Dersin içeriğiOlasılık ve İstatistiksel Süreçler. Güç İzgesi, Periyodogram, Ortalama Per., Blackman-Tukey. Parametrik modelleme. AR, MA, ARMA modeller. Sinüs parametre kestirimi. Yüksek dereceden İzge. Durağan Olmayan Süreçlerin İzgesi. Dizge İşleme.
 
Kaynaklar1-P.Stoica and R.Moses, Spectral Analysis of Signals, Pearson.
2-S. Kay, Modern Spectral Estimation, Prentice-Hall.
3-L. Marple, Digital Spectral Analysis, Prentice-Hall.
4-Ders Notları.
 

Haftalara Göre İşlenecek Konular

HaftalarKonular
1. HaftaOlasılık kuramının tekrarı
2. HaftaGüç yoğunluk dağılımı (PSD) ,Periodogram
3. HaftaOrtalama periodogram, Blackman-Tukey, Welch yöntemleri
4. HaftaParametrik modelleme, Doğrusal öngörü
5. HaftaLevinson algoritması, Enbüyük entropi kestirim
6. HaftaGürültülü sinüzoidalların AR analizi
7. HaftaAR izge kestirimi algoritmaları (özilinti,kovaryans), Burg Algoritması
8. HaftaDurbin Algoritması (MA) , ARMA izge kestirim yöntemleri
9. HaftaAra Sınav
10. HaftaModel derecesi kestirimi, En az değişinti izge kestirimi , Süzgeç bankası
11. HaftaSinüzoidal parametre kestirimi: Pisarenko, MUSIC, ESPRIT
12. HaftaYüksek dereceli izge (bispectrum)
13. HaftaDurağan olmayan süreçlerin izge kestirimi (Wigner, Wavelet dön., Evrimsel izge)
14. HaftaDizge işleme
15. HaftaGenel Sınav
16. HaftaGenel Sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)00
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler812
Sunum00
Projeler18
Seminer00
Ara Sınavlar130
Genel sınav150
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı5050
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı5050
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)149126
Sunum / Seminer Hazırlama000
Proje11515
Ödevler8648
Ara sınavlara hazırlanma süresi13030
Genel sınava hazırlanma süresi14040
Toplam İş Yükü39103301

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
1. Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında en üst düzeyde bilgi sahibidir.    X
2. Bilim ve teknolojiye yenilik getirecek bilgi, beceri ve yetkinliğe sahiptir.    X
3. Bilimsel literatürü ve alanındaki en son gelişmeleri takip eder, edindiği bilgilerin eleştirel analizini, sentezini, değerlendirmesini yapar ve araştırmalarında etkin biçimde kullanır.   X  
4. Özgün bir araştırmayı bağımsız olarak baştan sona yürütebilir.   X 
5. Özgün araştırma gerektiren projeleri tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası projelerde liderlik yapabilir.  X  
6. Bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.   X 
7. Çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkin biçimde, Türkçe veya İngilizce sunar.  X  
8. Toplumsal sorumluluğunun farkındadır, bilimsel ve teknolojik gelişmeleri bilimsel tarafsızlık ilkesi ve etik sorumluluk bilinciyle değerlendirir ve topluma aktarır. X   

*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek