AKTS - Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme
Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme (EE424) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme | EE424 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| EE303 ve EE306 |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Gösteri, Tartışma, Soru Yanıt, Uygulama-Alıştırma, Beyin Fırtınası. |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | •Uyarlanır süzme uygulamalarını, yapılarını, algoritmalarını ve başarımlarını anlamak. •Uyarlanır süzgeçlemenin uygulanabildiği yerdeki problem sınıflarını tanımlamak. •LMS ve RLS uyarlama algoritmalarının gerçekleştirilmesini tanımlamak. •Kalman süzgeçleme ve ileri yöndeki geri yöndeki algoritmanın temel krallarını sunmak. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Uyarlanır süzme uygulamaları, özbağlanımlı yürüyen ortalamalı süreçler, doğrusal öngörü, kafes süzgeçler, en küçük ortalama karesel (LMS) algoritmalar, en küçük karelerle süzgeçleme, yakınsaklık analizi, özyineli en küçük kareler (RLS) kestirimi, Kalman süzgeçler. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Uyarlanır Süzme: Tanıma, Ters Modelleme, Öngörü, Girişim Giderme | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 2 | Doğrusal Optimum Süzme: Wiener Süzgeçler | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 3 | Doğrusal Öngörü: İleri yönde Doğrusal Öngörü, Geri yönde Doğrusal Öngörü, Levinson-Durbin Algoritması | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 4 | Doğrusal Öngörü: Kafes Süzgeçler | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 5 | Gradyan Tabanlı Uyarlama: En dip İniş Algoritması | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 6 | Stokastic Gradyan Tabanlı Uyarlama: En Küçük Ortalama Karesel (LMS) Algoritması | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 7 | LMS Algoritması | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 8 | LMS Algorimasının Türleri: Düzgelenmiş LMS (NLMS) Algoritması | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 9 | Frekans Alanı ve Altbant Uyarlanır Süzgeçler | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 10 | Frekans Alanı ve Altbant Uyarlanır Süzgeçler | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 11 | Doğrusal En Küçük Karelerle (LS) Süzme: Doğrusal LS Kestirim Problemi; Olağan Denklemler ve LS Süzgeçler; En Küçük Karesel Kestirimlerin Özellikleri; Tekil Değer Ayrışımı | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 12 | Özyineli en küçük kareler (RLS) kestirimi: Üstsel Ağırlıklı En Küçük Kareler; Zaman Çözümünde Özyineleme; Algoritmanın ilk kullanıma hazırlanması; MSE kriteri için Özyineleme; Uygulamalar: Gürültü Gidericiler, Kanal Denkleştirme, Yankı Giderimi | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 13 | Kalman Süzgeçler: Kalman Süzme Probleminin ifade edilmesi; Yenilik Süreci; Durum Kestirimi; Süzme; Başlangıç Şartları; Genişletilmiş Kalman Süzgeci | Bu haftanın konularına göz atmak |
| 14 | Kalman Süzgeçler | Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek ve bu haftanın konularına göz atmak |
| 15 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem içi konuların tekrarı |
| 16 | Dönem sonu sınav çalışmaları | Dönem içi konuların tekrarı |
Kaynaklar
| Ders Kitabı | 1. Adaptive Filter Theory, S.Haykin, 4th Edition, Prentice Hall, 2002 |
|---|---|
| Diğer Kaynaklar | 2. Adaptive Signal Processing, B.Widrow and S.Stearns, Prentice Hall, 1985 |
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | - | - |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | 15 | 15 |
| Sunum | - | - |
| Projeler | 1 | 15 |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 2 | 40 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 30 |
| Toplam | 19 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 70 |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 30 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Matematik, fen bilimleri ve Elektrik-Elektronik Mühendisliği disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine sahip olur; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanır. | X | ||||
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. | X | ||||
| 3 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerir.) | X | ||||
| 4 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır. | X | ||||
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. | X | ||||
| 6 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma yeteneğini geliştirir. | X | ||||
| 7 | Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; en az bir yabancı dil bilgisine sahip olur; etkin rapor yazar, yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır. | X | ||||
| 8 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık kazanır; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler. | X | ||||
| 9 | Etik ilkelere uygun davranır, mesleki ve etik sorumluluk sahibi olur ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibi olur. | X | ||||
| 10 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibi olur; girişimcilik ve yenilikçilik konusunda farkındalık kazanır; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi edinir. | X | ||||
| 11 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkilerini bilir; çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları anlar ve mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık kazanır. | X | ||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 2 | 32 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | |||
| Projeler | 1 | 10 | 10 |
| Raporlar | |||
| Ödevler | 6 | 3 | 18 |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 2 | 6 | 12 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 123 | ||