|
|
İçerik
|
|
1. hafta: |
Programlamanın temelleri. Temel yazılımlar, ara yüzler, temel araçlar ve pencereler (Komut Penceresi, Komut Geçmişi, Çalışma Alanı) |
2. hafta: |
Bir dosyadan okuma, bir dosyaya yazma, çıktı formatının belirlenmesi |
3. hafta: |
Değişken oluşturma, görüntüleme ve düzenleme, değişkenler için kullanılan komutlar ve temel aritmetik operatörler (Ödev-1) |
4. hafta: |
Dizi ve matris işlemleri. Dizi ve matris oluşturma, matris ve dizi indeksleme, satır veya sütun silme ve düzenleme |
5. hafta: |
Aritmetik dizi ve matris operatörleri. Operatörler ve özel karakterler. Aritmetik, ilişkisel ve mantıksal operatörler (Ödev-2) |
6. hafta: |
Aritmetik dizi ve matris operatörleri, doğrusal denklemleri çözme, matris fonksiyonları (ters, devriği, determinant, rank). |
7. hafta: |
Veri tipleri. Sayısal diziler, karakter dizileri, tablolar, yapılar ve hücre dizileri; veri türü dönüştürme. Laboratuvar uygulaması: Gauss Alan Hesabı |
8. hafta: |
Matematiksel fonksiyonlar ve temel çizim. Çizimin oluşturulması ve düzenlenmesi (Ödev-3) |
9. hafta: |
Kontrol akışı ve operatörler. Şartlı ifadeler ve döngüler (if, elseif, else, for, while, switch, case, otherwise, break, continue, end, pause). Laboratuvar uygulaması:Yan nokta, küçük nokta hesabı.
|
10. hafta: |
Bir komut dosyası ve fonksiyon oluşturma. Fonksiyonların giriş ve çıkış argümanları, çıkış komutları. |
11. hafta: |
Örnek veri setleri kullanarak temel istatistiksel parametreleri (örneğin ortalama, standart sapma, varyans, entropi) hesaplamak için bir fonksiyon tasarlama. |
12. hafta: |
Örnek veri setleri yardımıyla korelasyon ve doğrusal regresyon analizleri uygulamaları |
13. hafta: |
Uydu görüntülerinin analizi. Görüntüleri İçe Aktarma, İşleme ve Dışa Aktarma (Kısa sınav) |
14. hafta: |
Multispektral ve Hiperspektral görüntüler ile vejetasyon indeksleri hesaplanması. (Dönem Projesi) |
15. hafta*: |
- |
16. hafta*: |
Final sınavı |
Ders kitapları ve materyaller: |
Ders notları ve slaytları / Course notes and slides. |
Önerilen kaynaklar: |
- Trauth, M., Sillmann, E., Marwan, N., & Gebbers, R. (2006). MATLAB® recipes for earth sciences. Springer. - Trauth, M. H. (2021). Data Acquisition in Earth Sciences. In Signal and Noise in Geosciences (pp. 1-14). Springer, Cham. - Siauw, T., & Bayen, A. (2014). An introduction to MATLAB® programming and numerical methods for engineers. Academic Press. - Attaway, S. (2013). Matlab: a practical introduction to programming and problem solving. Butterworth-Heinemann. |
|
* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
|
|