EĞİTİM
Ders Detayı
ELE671 - İzge Kestirimi
2024-2025 Bahar dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE671 - İzge Kestirimi
| Program | Teorik saat | Uygulamalı saat | Yerel kredi | AKTS kredisi |
| Yüksek lisans | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Zorunluluk | : | Seçmeli |
| Önkoşul ders(ler) | : | - |
| Eşzamanlı ders(ler) | : | - |
| Veriliş biçimi | : | Yüz yüze |
| Öğrenme ve öğretme teknikleri | : | Anlatım, Soru-Yanıt, Sorun/Problem Çözme |
| Dersin amacı | : | Dersi basarıyla bitiren öğrencilerden istatistiksel süreçlerin analizinde kullanılan temel izge kestirim yöntemlerini ve özelliklerini öğrenmiş olmaları beklenir. |
| Dersin öğrenme çıktıları | : | Dersi başarıyla bitiren bir öğrenci İzge kestirimi problemlerini tanır ve sınıflandırır, Karşılaştığı bir problemi uygun şekilde modeller, Kurduğu problemi hangi yöntemle çözebileceğini, değişik yöntemlerin birbirine göre avantaj ve dezavantajlarını bilir, Derste öğrendiği teknikleri ve algoritmaları tez, proje gibi gerçek hayat uygulamalarında kullanır, Gelişmiş güncel izge kestirimi algoritmalarını takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur. |
| 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. |
| Haftalar | Konular |
|---|---|
| 1 | Olasılık kuramının tekrarı |
| 2 | Güç yoğunluk dağılımı (PSD) ,Periodogram |
| 3 | Ortalama periodogram, Blackman-Tukey, Welch yöntemleri |
| 4 | Parametrik modelleme, Doğrusal öngörü |
| 5 | Levinson algoritması, Enbüyük entropi kestirim |
| 6 | Gürültülü sinüzoidalların AR analizi |
| 7 | AR izge kestirimi algoritmaları (özilinti,kovaryans), Burg Algoritması |
| 8 | Durbin Algoritması (MA) , ARMA izge kestirim yöntemleri |
| 9 | Ara Sınav |
| 10 | Model derecesi kestirimi, En az değişinti izge kestirimi , Süzgeç bankası |
| 11 | Sinüzoidal parametre kestirimi: Pisarenko, MUSIC, ESPRIT |
| 12 | Yüksek dereceli izge (bispectrum) |
| 13 | Durağan olmayan süreçlerin izge kestirimi (Wigner, Wavelet dön., Evrimsel izge) |
| 14 | Dizge işleme |
| 15 | Genel Sınav |
| 16 | Genel Sınav |
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
|---|---|---|
| Devam | 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 |
| Kısa Sınav (Quiz) | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| Genel sınav | 1 | 50 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 50 | |
| Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 50 | |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Süre (saat) | Toplam iş yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuar | 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 |
| Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi | 0 | 0 | 0 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Toplam iş yükü | 39 | 84 | 236 |
| 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. | |||||
| 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. | |||||
| 3. | Bilimsel literatürü takip eder, yorumlar ve mühendislik problemlerinin çözümünde etkin olarak kullanır. | |||||
| 4. | Araştırma tasarlar, yapar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | |||||
| 5. | Proje tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası çalışmalarda liderlik yapabilir. | |||||
| 6. | Problem çözümlerinde yeni ve özgün fikirler üretir. | |||||
| 7. | Karmaşık, sınırlı ya da eksik verileri analiz edip anlamlı sonuçlar çıkartabilir, disiplinler arası çalışmalarda bu becerisini kullanabilir. | |||||
| 8. | Teknolojik gelişmeleri takip eder, kendisini geliştirip yeniler, yeni durumlara kolay uyum sağlar. | |||||
| 9. | Uygulamalarının etik açıdan uygunluğunu ve sosyal ve çevresel etkilerini göz önüne alır. | |||||
| 10. | Fikirlerini ve çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkinlikle sunar; İngilizce'yi ileri düzeyde kullanır. | |||||
1: En düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok yüksek