ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE ECTS @ IUE

Ders Bilgi Formu ( ELM 562 )


   Temel bilgiler
Ders adı: İstatistiksel İşaret İşleme
Ders kodu: ELM 562
Öğretim üyesi: Prof. Dr. Koray KAYABOL
AKTS kredisi: 7.5
GTÜ kredisi: 3 (3+0+0)
Yılı, Dönemi: 1/2, Güz ve Bahar
Dersin düzeyi: Yüksek lisans
Dersin tipi: Alan seçmeli
Öğretim dili: İngilizce
Öğretim şekli: Yüz yüze
Ön koşullar: ELM 218 veya eşdeğeri
Staj durumu: Yok
Dersin amacı: Bu dersin konuları Pasif filtreler, Aktif kompanzasyon stratejileri, sinüzoidal olmayan-dengesiz sistemlerde reaktif güç kompanzasyon yöntemlerinin Matlab-Simulink ve ATPdraw-EMTP programlarıyla analizi, Sinüzoidal olmayan-dengesiz sistemlerde reaktif güç kompanzasyon yöntemlerinin Matlab-Simulink ve ATPdraw-EMTP programlarıyla analizidir.
   Öğrenme çıktıları Yukarı

Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:

  1. İşaret ve parametre kestiriminde kullanılan temel deterministik yöntemleri kavrarlar.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Bilgiyi yaymak ve disiplinlerarası işbirliği yapmak
    4. Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
    2. Ödev
  2. İşaret ve parametre kestiriminde kullanılan temel istatistiksel yöntemleri kullanırlar.

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Bilgiyi yaymak ve disiplinlerarası işbirliği yapmak
    4. Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Yazılı sınav
  3. Verilen bir probleme uygun kestirim algoritmasını gerçekleyip hata analizlerini yapabilirler

    Program Çıktılarına Katkıları

    1. İleri düzey Elektronik Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak
    2. Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek
    3. Bilgiyi yaymak ve disiplinlerarası işbirliği yapmak
    4. Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak

    Değerlendirme Tipi

    1. Ödev
    2. Dönem projesi
   İçerik Yukarı
1. hafta: Giriş, olasılık teorisi
2. hafta: Rasgele değişkenler
3. hafta: Rasgele değişken çiftleri
4. hafta: Saptama ve kestirime giriş, enbüyük olabilirlik (ML), enbüyük sonsal (MAP) kestirimler
5. hafta: Bayesçi enküçük ortalama karesel hata (MMSE) kestirimi
6. hafta: MMSE doğrusal kestirimi, istatistiğe giriş, çoklu gözlemle kestirim
7. hafta: Kestirimcilerin özellikleri, rasgele vektörler
8. hafta: Vize sınavı
9. hafta: Vektörler için ML, MAP, MSE ve eniyi doğrusal kestirimcileri
10. hafta: Rasgele süreçler
11. hafta: Doğrusal zamanla değişmeyen sistemler ve rasgele süreçler, nedensel olmayan Wiener süzgeci
12. hafta: Nedensel Wiener süzgeci, sonlu birim dürtü yanıtlı Wiener süzgeci
13. hafta: Uyarlanır süzgeçlere giriş, Newton ve endik iniş yöntemi
14. hafta: Enküçük ortalama kare (LMS) ve yinelemeli enküçük kareler (RLS) süzgecleri
15. hafta*: Genel gözden geçirme
16. hafta*: Final sınavı
Ders kitapları ve materyaller: [1] Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, Steven M. Kay, Prentice Hall, 1993.
[2] Bayesian Data Analysis, G. Andrew, J.B. Carlin, H.S. Stern, D.B. Rubin, Chapman & Hall/CRC, 2014.
[3] An Introduction to Statistical Signal Processing, R.M. Gray and L.D. Davisson, Cambridge University Press, 2010.
Önerilen kaynaklar: [1] Introduction to Linear Dynamical Systems, Stephen Boyd, Lecture Notes, Stanford Unıversity.
[2] Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, Springer, 2006.
  * 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
Değerlendirme Yukarı
Değerlendirme tipi Hafta numarası Ağırlık (%)
Ara sınavlar (Vizeler): 9 30
Dönem içi diğer çalışmalar: 0
Proje: 14 15
Ödev: 4,8,12 15
Kısa sınav (Quiz): 0
Final sınavı: 16 40
  Toplam ağırlık:
(%)
   İş yükü Yukarı
Etkinlik Süre (Haftalık saat) Toplam hafta sayısı Dönem boyu toplam iş yükü
Dersler (Yüz yüze öğretme): 3 14
Ders dışı bireysel çalışma: 4 14
Uygulama, Rehberli problem çözme: 0 0
Ödev: 5 8
Dönem projesi: 10 2
Dönem projesi sunumu: 0 0
Kısa sınav (Quiz): 0 0
Ara sınav için bireysel çalışma: 12 1
Ara sınav (Vize): 3 1
Final sınavı için bireysel çalışma: 12 1
Final sınavı: 3 1
    Toplam işyükü:
    Toplam AKTS kredisi:
*
  * AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
-->