VBM685 - İSTATİSTİKSEL SİNYAL İŞLEME
Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|
İSTATİSTİKSEL SİNYAL İŞLEME | VBM685 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
Önkoşul(lar)-var ise | - | |||||
Dersin Dili | Türkçe | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Soru-Yanıt Sorun/Problem Çözme | |||||
Dersin sorumlusu(ları) | Prof. Dr. A. Salim Kayhan | |||||
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 öğrenme. | |||||
Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
Dersin içeriği | Olasılık ve rasgele süreçlerin gözden geçirilmesi. Periodogram ve Blackman-Tukey izge kestirimi. Özyinelemeli (AR), değişen ortalamalı (MA) ve özyinelemeli-değişen ortalamalı (ARMA) izge kestirimi. En-az sapma izge kestirimi. PHD, MUSIC. İkili ve çoklu izgeler (polyspectrum). | |||||
Kaynaklar | T. Moon and W. Stirling. Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing, Prentice-Hall. S.J. Orfanidis, Optimum Signal Processing, McGraww Hill. S. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing,Vol.I-II, Prentice Hall. Ders Notları. |
Haftalara Göre İşlenecek Konular
Haftalar | Konular |
---|---|
1. Hafta | Metrik Uzay |
2. Hafta | Norm, Dik-uzay, İzdüşüm, Rasgele Vektörler |
3. Hafta | Dikey İzdüşüm, Gram_Schmidt Dikleştirme |
4. Hafta | Dikey İzdüşüm, Gram_Schmidt Dikleştirme |
5. Hafta | Rasgele Durum Modelleri |
6. Hafta | Sistem Analizi, İzgel Ayrıştırma, Kesirli Modelleme |
7. Hafta | Bayesci Kestirim, MAP, MLE MSE |
8. Hafta | Doğrusal Ortalama Kare Kestirim (LMSE) |
9. Hafta | Ara Sınav |
10. Hafta | Wiener Süzgeç |
11. Hafta | Wiener Süzgeç |
12. Hafta | Levinson Süzgeç |
13. Hafta | Kalman Süzgeç |
14. Hafta | Kalman Süzgeç |
15. Hafta | Genel Sınav |
16. Hafta | Genel Sınav |
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
---|---|---|
Devam (a) | 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 |
Ara Sınavlar | 1 | 35 |
Genel sınav | 1 | 50 |
Toplam | 100 | |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 9 | 50 |
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 1 | 50 |
Toplam | 100 |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
Laboratuvar | 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 | 4 | 56 |
Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 8 | 5 | 40 |
Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
Toplam İş Yükü | 38 | 62 | 188 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
1. Veri ve Bilgi Mühendisliği (VBM) hakkında detaylı bilgi sahibidir. | X | ||||
2. Soyutlama, karmaşıklık, güvenlik, koşut zamanlılık, yazılım süreçleri gibi ortak kavramlara hakimdir ve uzmanlığını bilişim sistemlerinin etkili biçimde tasarlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesinde uygular. | X | ||||
3. Teori ve pratiğin etkileşimini ve aralarındaki bağları anlar. | X | ||||
4. Farklı soyutlama ve detay seviyelerinde düşünebilme yetisine sahiptir; dar kapsamlı bir gerçekleştirmenin ötesine geçerek bir bilişim sisteminin farklı bağlamlarda ele alınabileceğini anlar. | X | ||||
5. Herhangi bir teknik veya bilimsel problemi kendi başına çözümler ve mümkün en uygun çözümü sunar; çözümün bütünlüğünü ve varsayımlarını açıkça anlatabilecek iletişim becerisine sahiptir. | X | ||||
6. Takım içinde verimli çalışabilme için gerekli olan becerileri edinmek adına sıradan bir ders projesine oranla daha büyük ölçekli bir projeyi tamamlar. | X | ||||
7. VBM alanının hızla geliştiğinin farkındadır. En son gelişmeleri takip eder, kariyeri boyunca öğrenir ve becerilerini geliştirir. | X | ||||
8. VBM uygulamalarına dair sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkındadır ve mesleki etkinliklerini bunlarla uyumlu şekilde yürütür. | X | ||||
9. Farklı dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak İngilizce ve Türkçe sözlü sunumlar yapabilir. | X | ||||
10. VBM geniş bir uygulama alanına sahip olduğunun ve fırsatların farkındadır. | X | ||||
11. VBM farklı alanlarla etkileşim halinde olduğunun bilincindedir, alan uzmanlarıyla iletişim kurabilir ve onlardan gerekli alan bilgisi öğrenebilir. | X | ||||
12. Araştırma problemi tanımlayabilir ve çözmek için bilimsel yöntemler kullanır. | X |
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek