AKTS - Sayısal Sinyal Analizi

Sayısal Sinyal Analizi (EE571) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Sayısal Sinyal Analizi EE571 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü N/A
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Sorun/Problem Çözme, Proje Tasarımı/Yönetimi.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Yrd. Doç. Dr. Hakan Tora
  • Öğr. Gör. Dr. Tolga Sönmez
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu dersin amacı, sinyal ve haberleşme konularında kullanılan matematik metodları açıklamak ve spektrum kestirim tekniklerini tanımlamaktır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Sinyal ve haberleşme problemlerine matematiksel metodları uygulayabilme, spektrum kestirimini tasarlayabilme, gerçekleştirebilme, uygulayabilme ve başarımlarını değerlendirebilme, sinyal ve haberleşme problemlerini özmek için teori ve yazılım uygulamalarının birleşimini kullanabilme, farklı sayısal sinyal analiz yaklaşımlarının kullanımının mümkün olduğu uygulamaları ayırtedebilme, sınıflandırma sistemlerini tasarlayabilme ve gerçekleyebilme, herbir metodun avantaj ve dezavantajlarını tesbit edebilme ve doğruluk analizini yapabilme, stokastik DSP algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesinde Matlab gibi bilgisayar araç ve yazılımlarını kullanabilme ve bir dönem projesini tamamlayabilme.
Dersin İçeriği Sinyal işleme için matemetik metodları, spektrum kestirimi, kesikli Karhunen-Loeve dönüşümü, gürültü içindeki bir sinyalin ayırt edilmesi, çoklu sinyal sınıflandırma (MUSIC), en küçük ortalama karesel algoritması, sınıflandırma sistemleri, Kalman süzgeçler.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Sinyal İşleme için Matematiksel Metodlar: Metrik uzayları, Norm vektör uzayları, Özvektörler, Tekil değer ayrışımı, Matris tersleri, Sözde tersler, Kısıtlı eniyilemenin temelleri Bu haftanın konularına göz atmak
2 Sinyal İşleme için Matematiksel Metodlar Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
3 Sinyal İşleme için Matematiksel Metodlar Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
4 Parametrik olmayan tekniklere bağlı spektrum kestirimi: Correlogram ve Periodogram metodları; Pencere spektrum kestirimi Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
5 Doğrusal modellere (parametrik olan tekniklere) bağlı spektrum kestirimi: Özbağlanımlı (AR),Yürüyen ortalamalı (MA), Özbağlanımlı yürüyen ortalamalı (ARMA) modeler; Yule-Walker denklemleri ve en küçük karaler yöntemleri Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
6 Parametrik olan teknikler Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
7 Kesikli Karhunen-Loeve dönüşümü Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
8 Uyumlu Süzgeç: Toplanır gürültü içindeki bir sinyalin sezimi Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
9 Çoklu Sinyal Sınıflandırma (MUSIC) : Dönme ile değişmeyen teknikler aracılığıyla sinyal parametrelerinin kestirimi (ESPRIT) Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
10 Bayır Tabanlı Uyarlama : En dip iniş algoritması Stokhastik Bayır Tabanlı Uyarlama : En Küçük Ortalama Karesel (LMS) Algoritması Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
11 Sınıflandırma Sistemleri: Sınıflandırıcılar, Öznitelik seçme ve öznitelik oluşturma Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
12 Sınıflandırma Sistemleri Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
13 Sınıflandırma Sistemleri Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
14 Kalman Süzgeçler: Kalman süzme problemlerinin ifade edilmesi, yenilikçi süreç, durum kestirimi, süzme, başlangıç koşulları, genişletilmiş Kalman süzgeci Bir önceki haftanın konularını tekrar etmek
15 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem konularının tekrarı
16 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem konularının tekrarı

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. M.D. Srinath, P.K. Rajasekaran, Introduction to Statistical Signal Processing with Applications
Diğer Kaynaklar 2. Gerard Covaert, Data Analysis
3. Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing, C.W.Therrien, Prentice Hall, 1992.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 15
Sunum - -
Projeler 1 25
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 25
Genel Sınav/Final Juri 1 35
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 65
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 35
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 ve Mühendislik bilgisini, ileri düzey sistemlere uygulayabilmek.
2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'nin temel alanlarında uzun soluklu araştırma ve geliştirme çalışmaları gerçekleştirebilmek.
3 Modern mühendislik araçlarını, tekniklerini ve imkânlarını, tasarım ve diğer mühendislik uygulamalarında kullanabilmek.
4 Yenilikçilik ve girişimcilik alanlarında aktif araştırmacılar mezun etmek.
5 Araştırma sonuçlarını etkin şekilde raporlayabilmek ve sunabilmek.
6 Bilgi kaynaklarına erişme ve bilim/teknolojideki güncel gelişmeleri izleme başarımını arttırabilmek.
7 Profesyonel ve etik sorumluluğu kavrayabilmek.
8 Hem Türkçe hem de İngilizce etkin iletişim başarımını arttırabilmek.
9 Proje yönetiminde başarımı arttırabilmek.
10 Disiplinler arası proje takımlarında başarıyla çalışabilmek.

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 14 4 56
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler 1 6 6
Raporlar
Ödevler 3 5 15
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi
Toplam İş Yükü 125