EĞİTİM
Ders Detayı
ELE 694 Biyomedikal Sinyal İşleme
2019-2020 Bahar dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
Dersin zamanlama bilgileri haftalık ders programından elde edilmektedir. Ders geçici olarak belirli bir hafta için ertelenmiş ya da zamanı değişmiş olabilir. Dersin o haftaki kesin zamanlama bilgileri için dersin sorumlusuna başvurulmalı ve/veya duyurular takip edilmelidir.
Ders tanım tabloları Hacettepe Üniversitesi AKTS Ders Kataloğu sitesinden (http://akts.hacettepe.edu.tr) gerçek zamanlı olarak alınıp gösterilmektedir. Oluşabilecek hatalar için lütfen orijinal siteyi kontrol ediniz. Bilgiler en son 28/05/2020 tarihinde güncellenmiştir.
ELE694 - BİYOMEDİKAL SİNYAL İŞLEME
| Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BİYOMEDİKAL SİNYAL İŞLEME | ELE694 | 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 Uygulama-Alıştırma Sorun/Problem Çözme | |||||
| Dersin sorumlusu(ları) | Bölüm öğretim üyeleri | |||||
| Dersin amacı | Kursun amacı sinyal işleme kuramının temellerini anlamak ve bazı sinyal işleme araçlarından ve yöntemlerinden biyoloji ve tıbbi alanda sıkça ortaya çıkan imlere etkin biçimde yararlanılabilmesini sağlamaktır. | |||||
| Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
| Dersin içeriği | 1. Biyomedikal sinyal işlemeye giriş 2. Biyomedikal sinyallerin sınıflandırılması 3. Sinyaller ve Biyomedikal sistemlerin sınıflandırılması: EKG,EEG,EMG 4. Hafıza ve ilinti çözümlemesi 5. Sürekli ve kesikli modeller 6. Biyomedikal sistemlerde gürültü kaynakları 7. Gürültü yok etme ve sinyal düzenleme 8. Görünge çözümlemesi ve sıklık alanında modelleme 9. Özellik çıkarımı, sınıflandırma ve yapay zeka uygulamaları | |||||
| Kaynaklar | Ders Notları. Bruce, E.N., Biomedical Signal Processing and Signal Modeling, John Wiley & Sons, 2001. Rangayyan, R. M., Biomedical Signal Analysis: A case-study approach, IEEE Press/Wiley Inter-Science, 2002. Oppenheim, A.V., Willsky, A.S., Signals and Systems, 2nd Edt, Prentice-Hall, 1997. | |||||
Haftalara Göre İşlenecek Konular
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1. Hafta | Biyomedikal sinyal işlemeye giriş |
| 2. Hafta | Biyomedikal sinyallerin sınıflandırılması |
| 3. Hafta | Sinyaller ve Biyomedikal sistemlerin sınıflandırılması: EKG,EEG |
| 4. Hafta | Sinyaller ve Biyomedikal sistemlerin sınıflandırılması: EMG, EOG |
| 5. Hafta | Hafıza ve ilinti çözümlemesi |
| 6. Hafta | Sürekli ve kesikli modeller |
| 7. Hafta | Sürekli ve kesikli modeller |
| 8. Hafta | Ara sınav I |
| 9. Hafta | Biyomedikal sistemlerde gürültü kaynakları |
| 10. Hafta | Gürültü yok etme ve sinyal düzenleme |
| 11. Hafta | Görünge çözümlemesi ve sıklık alanında modelleme |
| 12. Hafta | Ara sınav II |
| 13. Hafta | Özellik çıkarımı, sınıflandırma |
| 14. Hafta | Biyomedikal alanında yapay zeka uygulamaları |
| 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 | 2 | 20 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Projeler | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 2 | 40 |
| Genel sınav | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 4 | 60 |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 40 |
| 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) | 13 | 4 | 52 |
| Sunum / Seminer Hazırlama | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 2 | 20 | 40 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 2 | 20 | 40 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü | 32 | 77 | 204 |
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