Elektrik ve Elektronik M�hendisli�i B�l�m�

E��T�M

Ders Detay�

ELE736 - Sezim ve Kestirim Kuram�

2023-2024 Bahar d�nemi bilgileri

Ders bu d�nem a��k

Ders sorumlular�
Ad Soyad	G�rev	�ube
Prof.Dr. Berkan D�lek	Ders sorumlusu	1

�ubelere G�re Haftal�k Program
�ube	G�n, Zaman, Yer
T�m �ubeler	Sal�, 08:40 - 11:30, E9

Dersin zamanlama bilgileri haftal�k ders program�ndan elde edilmektedir. Ders ge�ici olarak belirli bir hafta i�in ertelenmi� ya da zaman� de�i�mi� olabilir. Dersin o haftaki kesin zamanlama bilgileri i�in dersin sorumlusuna ba�vurulmal� ve/veya duyurular takip edilmelidir.

ELE736 - Sezim ve Kestirim Kuram�

Program	Teorik saat	Uygulamal� saat	Yerel kredi	AKTS kredisi
Doktora	3	0	3	10

Zorunluluk	:	Se�meli
�nko�ul ders(ler)	:	-
E�zamanl� ders(ler)	:	-
Verili� bi�imi	:	Y�z y�ze
��renme ve ��retme teknikleri	:	Anlat�m, Soru-Yan�t, Sorun/Problem ��zme
Dersin amac�	:	Bu dersin amac�, istatiksel ��kar�m�n ve ileti�im, radar, sonar ve di�er modern veri i�leme sistemlerinin rasgele s�re� karakterizasyonlar�n�n, klasik tekniklerini i�eren, sezim ve kestirim kuramlar�n�n temel kavramlar�n�n iyi anla��lmas�n� sa�lamakt�r.
Dersin ��renme ��kt�lar�	:	�kili ve �oklu Hipotez Test y�ntemlerini bilir, Karar veren ve kestiren sistemlerin ba�ar�mlar�n� hesaplar, Cramer-Rao s�n�r�n� hesaplar, Bir parametrenin En B�y�k Olabilirlik, En B�y�k Sonrasal Olas�l��, En az Kareler kestirimlerini bulur, Karhunen-Loeve seri a��l�m� yapar.
Dersin i�eri�i	:	Klasik Sezim ve Kestirim Kuram� : - �kili hipotez testi - En iyi karar verme kriterleri : Bayes, Neyman-Pearson, Minimax - Karar verme ba�ar�m� : Al�c� operasyon karakteristi�i - M taneli hipotez testi Kestirim Kuram� : - Rasgele olan parametrenin kestirimi : MS, MAP kestiricileri - Rasgele olmayan ve bilinmeyen parametrenin kestirimi : ML kestiricisi - Cramer-Rao alt s�n�r� - Kompozit hipotezler - Genel Gauss problemi Rasgele S�re�lerin G�sterimi : - Sinyallerin dikgen g�sterimi - Rasgele s�re�lerin karakterizasyonu - Beyaz g�r�lt� s�re�leri S�rekli sinyallerin sezimi : - Bilinen sinyallerin beyaz Gauss g�r�lt� i�inde sezimi
Kaynaklar	:	P. Moulin and V. Veeravalli. Statistical Inference for Engineers and Data Scientists. Cambridge: Cambridge University Press. 2018.; Van Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I, Wiley, 2001.; Shanmugan and Breipohl, Random Signals, Wiley, 1988.; H.V. Poor, An Introduction to Signal Detection and Estimation, Springer, New York, 1994.; C.W. Helstrom, Elements of Signal Detection and Estimation, Prentice Hall, 1995.

Haftalara G�re ��lenecek Konular
Haftalar	Konular
1	�kili hipotez testi
2	En iyi karar verme kriterleri
3	Karar verme ba�ar�m�
4	M Hypotheses Testing
5	Rasgele olan parametrenin kestirimi
6	Nonrandom parameter estimation
7	Cramer-Rao e�itsizli�i
8	Composite Hypotheses
9	Genel Gauss problemi
10	Ara s�nav
11	Sinyallerin dikgen g�sterimi
12	Rasgele s�re�lerin karakterizasyonu
13	Beyaz g�r�lt� s�re�leri
14	Bilinen sinyallerin beyaz Gauss g�r�lt� i�inde sezimi
15	Genel S�nava Haz�rl�k Haftas�
16	Genel S�nav

De�erlendirme Sistemi
Yar�y�l i�i �al��malar�	Say�s�	Katk� Pay� %
Devam	0	0
Laboratuar	0	0
Uygulama	0	0
Alan �al��mas�	0	0
Derse �zg� Staj (Varsa)	0	0
�devler	6	15
Sunum	0	0
Projeler	0	0
Seminer	0	0
K�sa S�nav (Quiz)	0	0
Ara S�navlar	1	40
Genel s�nav	1	45
Toplam		100
Yar�y�l ��i �al��malar�n�n Ba�ar� Notuna Katk�s�		55
Yar�y�l Sonu S�nav�n�n Ba�ar� Notuna Katk�s�		45
Toplam		100

AKTS (��renci �� Y�k�) Tablosu
Yar�y�l i�i �al��malar�	Say�s�	S�re (saat)	Toplam i� y�k�
Ders S�resi	14	3	42
Laboratuar	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Derse �zg� staj (varsa)	0	0	0
Alan �al��mas�	0	0	0
S�n�f D�� Ders �al��ma S�resi (�n �al��ma, peki�tirme, vb.)	14	10	140
Sunum / Seminer Haz�rlama	0	0	0
Proje	0	0	0
�devler	6	5	30
K�sa S�navlara Haz�rlanma S�resi	0	0	0
Ara s�navlara haz�rlanma s�resi	1	42	42
Genel s�nava haz�rlanma s�resi	1	46	46
Toplam i� y�k�	36	106	300

Dersin ��renme ��kt�lar�n�n Program Yeterlilikleri �le �li�kilendirilmesi
Program yeterlilikleri		Katk� d�zeyi
Program yeterlilikleri		1	2	3	4	5
1.	Elektrik ve Elektronik M�hendisli�i'nin belirli alanlar�nda en �st d�zeyde bilgi sahibidir.
2.	Bilim ve teknolojiye yenilik getirecek bilgi, beceri ve yetkinli�e sahiptir.
3.	Bilimsel literat�r� ve alan�ndaki en son geli�meleri takip eder, edindi�i bilgilerin ele�tirel analizini, sentezini, de�erlendirmesini yapar ve ara�t�rmalar�nda etkin bi�imde kullan�r.
4.	�zg�n bir ara�t�rmay� ba��ms�z olarak ba�tan sona y�r�tebilir.
5.	�zg�n ara�t�rma gerektiren projeleri tasarlar, planlar ve y�netir; disiplinleraras� projelerde liderlik yapabilir.
6.	Bilim ve teknoloji literat�r�ne katk�da bulunur.
7.	�al��malar�n� yaz�l� veya s�zl� olarak etkin bi�imde, T�rk�e veya �ngilizce sunar.
8.	Toplumsal sorumlulu�unun fark�ndad�r, bilimsel ve teknolojik geli�meleri bilimsel tarafs�zl�k ilkesi ve etik sorumluluk bilinciyle de�erlendirir ve topluma aktar�r.

1: En d��k, 2: D��k, 3: Orta, 4: Y�ksek, 5: �ok y�ksek

Elektrik ve Elektronik M�hendisli�i B�l�m�

Genel Bilgiler

Ki�i, Yer ve Yol Bulma

Lisans D�zeyi

Lisans�st� D�zeyi

Yararl� Link'ler