EĞİTİM
Ders Detayı

ELE636 - Sezim ve Kestirim Kuramı

2023-2024 Yaz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE636 - Sezim ve Kestirim Kuramı
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 : Bu dersin amacı, istatiksel çıkarımın ve iletişim, radar, sonar ve diğer modern veri işleme sistemlerinin rasgele süreç karakterizasyonlarının, klasik tekniklerini içeren, sezim ve kestirim kuramlarının temel kavramlarının iyi anlaşılmasını sağlamaktır.
Dersin öğrenme çıktıları : İkili ve Çoklu Hipotez Test yöntemlerini bilir, Karar veren ve kestiren sistemlerin başarımlarını hesaplar, Cramer-Rao sınırını hesaplar, Bir parametrenin En Büyük Olabilirlik, En Büyük Sonrasal Olasılığı, En az Kareler kestirimlerini bulur, Karhunen-Loeve seri açılımı yapar.
Dersin içeriği : Klasik Sezim ve Kestirim Kuramı : - İkili hipotez testi - En iyi karar verme kriterleri : Bayes, Neyman-Pearson, Minimax - Karar verme başarımı : Alıcı operasyon karakteristiği - M taneli hipotez testi Kestirim Kuramı : - Rasgele olan parametrenin kestirimi : MS, MAP kestiricileri - Rasgele olmayan ve bilinmeyen parametrenin kestirimi : ML kestiricisi - Cramer-Rao alt sınırı - Kompozit hipotezler - Genel Gauss problemi Rasgele Süreçlerin Gösterimi : - Sinyallerin dikgen gösterimi - Rasgele süreçlerin karakterizasyonu - Beyaz gürültü süreçleri Sürekli sinyallerin sezimi : - Bilinen sinyallerin beyaz Gauss gürültü içinde 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 Göre İşlenecek Konular
Haftalar Konular
1 İkili hipotez testi
2 En iyi karar verme kriterleri
3 Karar verme başarımı
4 M Hypotheses Testing
5 Rasgele olan parametrenin kestirimi
6 Nonrandom parameter estimation
7 Cramer-Rao eşitsizliği
8 Composite Hypotheses
9 Genel Gauss problemi
10 Ara sınav
11 Sinyallerin dikgen gösterimi
12 Rasgele süreçlerin karakterizasyonu
13 Beyaz gürültü süreçleri
14 Bilinen sinyallerin beyaz Gauss gürültü içinde sezimi
15 Genel Sınava Hazırlık Haftası
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 6 15
Sunum 0 0
Projeler 0 0
Seminer 0 0
Kısa Sınav (Quiz) 0 0
Ara Sınavlar 1 40
Genel sınav 1 45
Toplam 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 55
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı 45
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 7 98
Sunum / Seminer Hazırlama 0 0 0
Proje 0 0 0
Ödevler 6 5 30
Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi 0 0 0
Ara sınavlara hazırlanma süresi 1 32 32
Genel sınava hazırlanma süresi 1 38 38
Toplam iş yükü 36 85 240
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
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
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