EĞİTİM
Ders Detayı
ELE670 - İstatistiksel Sinyal İşleme
2025-2026 Güz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE670 - İstatistiksel Sinyal İşleme
| 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 aşağıdaki becerileri kazanmaları beklenir: Sinyal işleme uygulamalarında ortaya çıkan istatistiksel kestirim, süzgeçleme problemlerini algılama, uygun bir matematiksel formasyona sokabilme, ve çeşitli çözüm yöntemlerini öğrenme. |
| 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. Kestirim 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. |
| 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 |
| 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 | |
| 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 | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 8 | 7 | 56 |
| Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi | 0 | 0 | 0 |
| Ara sınavlara hazırlanma süresi | 1 | 25 | 25 |
| Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
| Toplam iş yükü | 38 | 71 | 237 |
| 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