|
Ders Öğretim PlanıDersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | EEM-23-120 | İSTATİSTİKSEL İŞARET İŞLEME | Seçmeli | 1 | 2 | 6 |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans | Dersin Amacı | İşaret işleme uygulamalarında ortaya çıkan istatistiksel kestirim, süzgeçleme problemlerini algılama, uygun bir matematiksel formasyona sokabilme, ve çeşitli çözüm yöntemlerini öğrenme. | Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri | Dr. Öğr. Üyesi Fesih Keskin | Öğrenme Çıktıları | 1 | İstatistiksel işaret işleme problemlerini tanır, | 2 | Karşılaştığı bir problemi uygun şekilde modeller, | 3 | Kurduğu problemi hangi yöntemle çözebileceğini, değişik yöntemlerin birbirine göre avantaj ve dezavantajlarını bilir, | 4 | Derste öğrendiği teknikleri ve algoritmaları tez, proje gibi gerçek hayat uygulamalarında kullanır, | 5 | Gelişmiş güncel yöntemleri takip edip anlayabilecek bilgiye sahip olur. |
| Öğrenim Türü | Birinci Öğretim | Dersin Ön Koşulu Olan Dersler | Yok | Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar | yok | Dersin İçeriği | Metrik Uzay, Norm, Dik-uzay, İzdüşüm, Rasgele Vektörler, Dikey İzdüşüm, Gram_Schmidt Dikleştirme, Rasgele Süreçler, Gauss ve Markov Süreçler, Rasgele Durum Modelleri, Sistem Analizi, İzgel Ayrıştırma, Kesirli Modelleme, Bayesci Kestirim, MAP, MLE, MSE, Doğrusal Ortalama Kare Kestirim (LMSE), Wiener Süzgeç, Levinson Süzgeç, Kalman Süzgeç. | Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği | |
1 | Metrik Uzay | | | 2 | Norm, Dik-uzay, İzdüşüm, Rasgele Vektörler | | | 3 | Dikey İzdüşüm, Gram_Schmidt Dikleştirme | | | 4 | Rasgele Süreçler, Gauss ve Markov Süreçler | | | 5 | Rasgele Durum Modelleri | | | 6 | Sistem Analizi, İzgel Ayrıştırma, Kesirli Modelleme | | | 7 | Bayesci Kestirim, MAP, MLE, MSE | | | 8 | Doğrusal minimum ortalama kare hatası | | | 9 | Wiener Süzgeç | | | 10 | Wiener Süzgeç | | | 11 | Levinson Süzgeç | | | 12 | Kalman Süzgeç | | |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | 1. Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing, T. Moon and W. Stirling. Prentice-Hall.
2. Optimum Signal Processing, S.J. Orfanidis. McGraww Hill.
3. Fundamentals of Statistical Signal Processing,Vol.I-II, S. Kay, Prentice Hall. | Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları | | Değerlendirme | |
Ara Sınav | 1 | 100 | TOPLAM | 100 | |
Final Sınavı | 1 | 100 | TOPLAM | 100 | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | TOPLAM | 100 |
| Dersin Sunulduğu Dil | Türkçe | Staj Durumu | yok |
| İş Yükü Hesaplaması | |
Derse Katılım | 14 | 3 | 42 | Bireysel Çalışma | 14 | 4 | 56 | Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 18 | 18 | Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 24 | 24 | Ev Ödevi | 4 | 10 | 40 | |
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi | | * Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
|
|
Iğdır University, Iğdır / TURKEY • Tel (pbx): +90 476
226 13 14 • e-mail: info@igdir.edu.tr
|
|
|