EĞİTİM
Ders Detayı

ELE770 - İstatistiksel Sinyal İşleme

2023-2024 Bahar dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık
Ders sorumluları
Ad Soyad Görev Şube
Barış Yüksekkaya Ders sorumlusu 1
Şubelere Göre Haftalık Program
Şube Gün, Zaman, Yer
Tüm şubeler Salı, 13:40 - 16:30, E9

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.

ELE770 - İstatistiksel Sinyal İşleme
Program Teorik saat Uygulamalı saat Yerel kredi AKTS kredisi
Doktora 3 0 3 10
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 aşağıdaki becerileri kazanmaları beklenir: Sinyal işleme uygulamalarında ortaya çıkan istatistiksel kestirim, süzgeçleme problemlerini algılama, uygun bir matematiksel formasyona sokabilme, ve çeşitli çözüm yöntemlerini uygulayabilme.
Dersin öğrenme çıktıları : Dersi başarıyla bitiren bir öğrenci İstatistiksel sinyal işleme problemlerini tanır, 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 yöntemleri takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur.
Dersin içeriği : Metrik Uzay, altuzay, izdüşüm. Rasgele vektörler, Gram_Schmidt Dikleştirme. Rasgele süreçler, Gauss ve Markov süreçler. Rasgele Durum modelleri. İzgel ayrıştırma. Estimation yöntemleri: Bayesci, MAP, MLE, MSE, LMSE. Wiener , Levinson ve Kalman süzgeçleri.
Kaynaklar : 1. Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing, T. Moon and W. Stirling. Prentice-Hall.; 2. Optimum Signal Processing, S.J. Orfanidis. McGraww Hill.; 3. Fundamentals of Statistical Signal Processing,Vol.I-II, S. Kay, Prentice Hall.; 4. Ders Notları.
Haftalara Göre İşlenecek Konular
Haftalar Konular
1 Metrik Uzay
2 Norm, Dik-uzay, İzdüşüm, Rasgele Vektörler
3 Dikey İzdüşüm, Gram_Schmidt Dikleştirme
4 Rasgele Süreçler, Gauss ve Markov Süreçler
5 Rasgele Durum Modelleri
6 Sistem Analizi, İzgel Ayrıştırma, Kesirli Modelleme
7 Bayesci Kestirim, MAP, MLE ,MSE
8 Doğrusal Ortalama Kare Kestirim (LMSE)
9 Ara Sınav
10 Wiener Süzgeç
11 Wiener Süzgeç
12 Levinson Süzgeç
13 Kalman Süzgeç
14 Kalman Süzgeç
15 Genel sınav
16 Genel sınav
Değerlendirme Sistemi
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 15
Sunum 0 0
Projeler 0 0
Seminer 0 0
Kısa Sınav (Quiz) 0 0
Ara Sınavlar 1 35
Genel sınav 1 50
Toplam 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 50
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı 50
Toplam 100
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
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 9 126
Sunum / Seminer Hazırlama 0 0 0
Proje 0 0 0
Ödevler 8 8 64
Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi 0 0 0
Ara sınavlara hazırlanma süresi 1 30 30
Genel sınava hazırlanma süresi 1 40 40
Toplam iş yükü 38 90 302
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
Program yeterlilikleri Katkı düzeyi
1 2 3 4 5
1. Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin belirli alanlarında en üst düzeyde bilgi sahibidir.
2. Bilim ve teknolojiye yenilik getirecek bilgi, beceri ve yetkinliğe sahiptir.
3. Bilimsel literatürü ve alanındaki en son gelişmeleri takip eder, edindiği bilgilerin eleştirel analizini, sentezini, değerlendirmesini yapar ve araştırmalarında etkin biçimde kullanır.
4. Özgün bir araştırmayı bağımsız olarak baştan sona yürütebilir.
5. Özgün araştırma gerektiren projeleri tasarlar, planlar ve yönetir; disiplinlerarası projelerde liderlik yapabilir.
6. Bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
7. Çalışmalarını yazılı veya sözlü olarak etkin biçimde, Türkçe veya İngilizce sunar.
8. Toplumsal sorumluluğunun farkındadır, bilimsel ve teknolojik gelişmeleri bilimsel tarafsızlık ilkesi ve etik sorumluluk bilinciyle değerlendirir ve topluma aktarır.
1: En düşük, 2: Düşük, 3: Orta, 4: Yüksek, 5: Çok yüksek
Genel Bilgiler | Ders ve Sınav Takvimleri | Ders ve Sınıfların Anlık Durumu
Lisans Programı | Bölüm Dışından Başvuran Öğrenciler İçin Yandal Programı | Açılan Dersler, Şubeleri ve Sorumluları | Haftalık Ders Programı | Dönemlik Sınav Programları | Kayıt için Gerekli Bilgiler | Önkoşullu ve Eşzamanlı Dersler | Staj için Gerekli Bilgi ve Belgeler | Lisans Programı Danışman Öğretim Üyeleri | ELE 401-402 Bitirme Projesi Bilgileri | Bitirme Projesi Sanal Sergileri | Erasmus+ Programı | Diğer Yardımcı Belge ve Dilekçeler | AKTS Ders Kataloğu | HÜ Öğrenci İşleri Dairesi
Lisansüstü Programı | Açılan Dersler ve Sorumluları | Haftalık Ders Programı | Dönemlik Final Sınav Programı | Lisansüstü Tez Savunma ve Seminer Takvimi | Kayıt için Gerekli Bilgiler | AKTS Ders Kataloğu - Yüksek Lisans | AKTS Ders Kataloğu - Doktora | HÜ Fen Bilimleri Enstitüsü | Diğer Yardımcı Belge ve Dilekçeler