|
|
İçerik
|
|
| 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] Abbas El Gamal, "Introduction to Statistical Signal Processing", Lecture Notes, Stanford University, 2015.
[2] A. Leon-Garcia, Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering, Pearson, 3rd ed., 2008.
[3] S. O. Haykin, Adaptive Filter Theory, Pearson, 5th ed., 2013.
|
| Önerilen kaynaklar: |
[1] D. P. Bertsekas and J. N. Tsitsiklis, Introduction to Probability, Athena Scientific, 2nd edition, 2008.
[2] S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, Prentice Hall, 1993.
[3] A. V. Oppenheim, and G. C. Verghese, Signals, Systems and Inference, Prentice Hall, 2015.
[4] K. Sam Shanmugan and Arthur M. Breipohl, Random Signals: Detection, Estimation and Data Analysis, Wiley, 1988. |
|
|
* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
|
|
