ELE671 - İZGE KESTİRİMİ
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| İZGE KESTİRİMİ | ELE671 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
| 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) | Bölüm öğretim üyeleri | |||||
| Dersin amacı | Dersi basarıyla bitiren öğrencilerden istatistiksel süreçlerin analizinde kullanılan temel izge kestirim yöntemlerini ve özelliklerini öğrenmiş olmaları beklenir. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | Olasılık ve İstatistiksel Süreçler. Güç İzgesi, Periyodogram, Ort. Per., Blackman-Tukey. Parametrik modelleme. AR, MA, ARMA modeller. Sinüs parametre Kes. Yüksek dereceden İzge. Durağan Olmayan Süreçlerin İzgesi. Dizge İşleme | |||||
| Kaynaklar | 1-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
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Olasılık kuramının tekrarı |
| 2. Hafta | Güç yoğunluk dağılımı (PSD) ,Periodogram |
| 3. Hafta | Ortalama periodogram, Blackman-Tukey, Welch yöntemleri |
| 4. Hafta | Parametrik modelleme, Doğrusal öngörü |
| 5. Hafta | Levinson algoritması, Enbüyük entropi kestirim |
| 6. Hafta | Gürültülü sinüzoidalların AR analizi |
| 7. Hafta | AR izge kestirimi algoritmaları (özilinti,kovaryans), Burg Algoritması |
| 8. Hafta | Durbin Algoritması (MA) , ARMA izge kestirim yöntemleri |
| 9. Hafta | Ara Sınav |
| 10. Hafta | Model derecesi kestirimi, En az değişinti izge kestirimi , Süzgeç bankası |
| 11. Hafta | Sinüzoidal parametre kestirimi: Pisarenko, MUSIC, ESPRIT |
| 12. Hafta | Yüksek dereceli izge (bispectrum) |
| 13. Hafta | Durağan olmayan süreçlerin izge kestirimi (Wigner, Wavelet dön., Evrimsel izge) |
| 14. Hafta | Dizge işleme |
| 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 | 12 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 1 | 8 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 50 | 50 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 50 | 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 | 6 | 84 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 1 | 15 | 15 |
| Ödevler | 8 | 5 | 40 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 39 | 84 | 236 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
| D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1. Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin gerektirdiği temel bilgilerin yanı sıra Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında geniş ve derin bilgiye sahiptir. | X | ||||
| 2. Matematik, Fen Bilimleri ve Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanlarındaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak ileri düzeyde analiz ve sentez yeteneği gerektiren karmaşık mühendislik problemlerini çözer. | X | ||||
| 3. Bilimsel literatürü takip eder, yorumlar ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanır | X | ||||
| 4. Araştırma tasarlar, yapar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | X | ||||
| 5. Proje tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası çalışmalarda liderlik yapabilir. | X | ||||
| 6. Problem çözümlerinde yeni ve özgün fikirler üretir. | X | ||||
| 7. Karmaşık, sınırlı ya da eksik verileri analiz edip anlamlı sonuçlar çıkartabilir, disiplinler arası çalışmalarda bu becerisini kullanabilir. | X | ||||
| 8. Teknolojik gelişmeleri takip eder, kendisini geliştirip yeniler, yeni durumlara kolay uyum sağlar. | X | ||||
| 9. Uygulamalarının etik açıdan uygunluğunu ve sosyal ve çevresel etkilerini göz önüne alır. | X | ||||
| 10. Fikirlerini ve çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkinlikle sunar; İngilizce'yi ileri düzeyde kullanır. | X | ||||
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek