EĞİTİM
Ders Detayı

ELE774 - Uyarlamalı Sinyal İşleme

2024-2025 Güz dönemi bilgileri
Ders bu dönem açık değil
ELE774 - Uyarlamalı 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 : Derste, İstatistiksel Sinyal İşlemenin önemli bir alanı olan ve Haberleşme, Kontrol, Radar, Biyomedikal Mühendisliği gibi çok değişik alanlarda kullanılabilen Uyarlamalı Sinyal İşleme tekniklerine matematiksel bir bakış açısıyla yaklaşılarak konunun temellerinin öğrenciye aktarılması amaçlanmaktadır.
Dersin öğrenme çıktıları : Uyarlamalı Sinyal İşleme tekniklerinin kullanılmasını gerektiren durumları öğretmek, Wiener Süzgecini tanıtmak, sinyal süzme, öngörüleme ve yumuşatma için nasıl kullanılacağını göstermek, Çeşitli Uyarlamalı Sinyal İşleme tekniklerinin avantajlarını ve dezavantajlarını ve kullanım kısıtları vurgulamak, Zamana bağlı değişen durağan olmayan sistem/sinyallerin özelliklerini göstermek, bu durumlarda Uyarlamalı Sinyal İşleme tekniklerini nasıl kullanılacağını öğretmek, Öğrenilen Uyarlamalı Sinyal İşleme teknikleri tez ve/veya gerçek hayat uygulamalarında kullanmak.
Dersin içeriği : İstatistiksel süreç ve modellerin gözden geçirilmesi, Wiener süzgeçleri, doğrusal öngörüleme, en dik iniş algoritması LMS (Least-Mean-Square), düzgelenmiş LMS, frekans-alanı ve altbant uyarlamalı süzgeçler, enküçük kareler yöntemi, döngülü enküçük kareler uyarlamalı süzgeçleri, Kalman süzgeçler, zamanla değişen sistemlerin takibi
Kaynaklar : Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 2002.; Sayed, Adaptive Filters, 2008.; Farhang-Boroujeny, Signal Processing Techniques for Software Radios, 2010, lulu.com
Haftalara Göre İşlenecek Konular
Haftalar Konular
1 Giriş
2 Giriş
3 İstatistiksel Süreç ve Modeller
4 İstatistiksel Süreç ve Modeller
5 Wiener Süzgeçleri
6 Wiener Süzgeçleri
7 Doğrusal Öngörüleme
8 Doğrusal Öngörüleme
9 En Dik İniş Algoritması
10 En Dik İniş Algoritması
11 LMS (Least-Mean-Square)
12 LMS (Least-Mean-Square)
13 Düzgelenmiş LMS
14 Düzgelenmiş LMS
15 Frekans-Alanı ve Altbant Uyarlamalı Süzgeçler
16 Frekans-Alanı ve Altbant Uyarlamalı Süzgeçler
17 Enküçük Kareler Yöntemi
18 Enküçük Kareler Yöntemi
19 Döngülü Enküçük Kareler Uyarlamalı Süzgeçleri
20 Döngülü Enküçük Kareler Uyarlamalı Süzgeçleri
21 Ara sınav
22 Ara sınav
23 Kalman Süzgeçler
24 Kalman Süzgeçler
25 Kalman Süzgeçler
26 Kalman Süzgeçler
27 Zamanla Değişen Sistemlerin Takibi
28 Zamanla Değişen Sistemlerin Takibi
29 Genel Sınav
30 Genel Sınav
31 Genel Sınav
32 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 30
Sunum 0 0
Projeler 0 0
Seminer 0 0
Kısa Sınav (Quiz) 0 0
Ara Sınavlar 1 30
Genel sınav 1 40
Toplam 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 60
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı 40
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 13 5 65
Kısa Sınavlara Hazırlanma Süresi 0 0 0
Ara sınavlara hazırlanma süresi 1 31 31
Genel sınava hazırlanma süresi 1 36 36
Toplam iş yükü 43 84 300
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