Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

EEE 506 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Uyarlanır İşaret İşleme

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
EEE 506	Güz/Bahar	3	0	3	7.5

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	İngilizce
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Düzeyi	Yüksek Lisans
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	-
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Prof. Dr. Aydın AKAN
Öğretim Eleman(lar)ı	Prof. Dr. Aydın AKAN
Yardımcı(ları)	-

Dersin Amacı

Bu derste uyarlanır sistemlerin temel teknik ve algoritmaları ve mühendislik problemlerine uygulamaları işlenecektir. Dersin içeriğinde optimal ortalama-kare kestirimi, Wiener süzgeçler, uyarlanır yapılara giriş ve en küçük kare metodu, durum uzay modelleri, Kalman süzgeçler, arama teknikleri: eğim ve Newton metodları, LMS, RLS algoritmaları, uyarlanır algoritmaların analizi: öğrenme eğrisi, yakınsama, kararlılık, ilave ortalama kare hata, yanlış ayarlama gibi konular yer almaktadır.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Optimal enaz-ortalama-kare-hata ve doğrusal kestirim tekniklerini nasıl tasarlayacağını ve uygulayacağını öğrenecek ve performanslarını irdeleyebilecek,
FIR Wiener süzgeçleri nasıl tasarlayacağını, gerçekleyeceğini ve uygulayacağını öğrenecek ve performanslarını irdeleyebilecek,
LMS, RLS ve Kalman süzgeçleri verilen uygulamalara göre nasıl tasarlayacağını, gerçekleyeceğini ve uygulayacağını öğrenecek,
farklı uyarlanır süzgeçleme yaklaşımlarının potansiyel kullanım alanlarını değerlendirebilecek,
çeşitli uyarlanır süzgeçleme algoritmalarını Matlab ve uyarlanır süzgeçleme araçları kullanarak tasarlayabilecek ve uygulayabileceklerdir. /

Ders Tanımı

Optimal ortalama-kare kestirimi, Wiener süzgeçler, uyarlanır yapılara giriş ve en küçük kare metodu, durum uzay modelleri, Kalman süzgeçler, arama teknikleri: eğim ve Newton metodları; LMS, RLS algoritmaları.

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Sayısal İşaret İşlemenin Gözden Geçirilmesi	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 1)
2	Durağan Süreçlere Giriş	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 1)
3	Rastgele Süreçlerin Modellenmesi	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 5)
4	AR, MA, ve ARMA Modelleri	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 5)
5	Doğrusal Öngörme	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 6)
6	Doğrusal Eniyi Filtreleme	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 7)
7	Wiener Filtre	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 8)
8	Ara sınav
9	Doğrusal Uyarlanabilir Filtreleme	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 9)
10	En Dik İniş ve LMS Algoritmaları	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 9,10)
11	RLS Uyarlanabilir Filtreler	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 11)
12	Uyarlanabilir Gürültü Giderme Uygulamaları	S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 19,20)
13	Kalman Filtre Teorisi
14	Lineer Olmayan Uyarlanabilir Filtreleme
15	Dersin ve Örneklerin Gözden Geçirilmesi
16	Dönemin gözden geçirilmesi

Ders Kitabı	Yukarıda belirtilen kitap ve ders yansıları
Önerilen Okumalar/Materyaller	İlgili Araştırma Makaleleri

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	1	30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje	1	30
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	40
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	2	70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	30
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16		0
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	5	70
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	8	4	32
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje	1	20	20
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	20	20
Final Sınavı			0
		Toplam	190

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Bilgisayar Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.		-	-	-	-	-
2	Bilgisayar Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir.		-	-	-	-	-
3	Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir.		-	-	-	-	-
4	Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir.		-	-	-	-	-
5	Bilgisayar Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular.		-	-	-	-	-
6	Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir.		-	-	-	-	-
7	Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler.		-	-	-	-	-
8	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.		-	-	-	-	-
9	Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.		-	-	-	-	-
10	Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, o alandaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır.		-	-	-	-	-
11	Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların bilgisayar mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır.		-	-	-	-	-
12	Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.		-	-	-	-	-

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

YENİ GÜZELBAHÇE KAMPÜSÜMÜZ

Detaylar

KÜRESEL KARİYER

İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.

Daha Fazlası..

BİLİME KATKI

İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.

Daha Fazlası..

İNSANA DEĞER

İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.

Daha Fazlası..

TOPLUMA FAYDA

22 yıllık güç ve deneyimini toplumsal çalışmalara aktarmak..

Daha Fazlası..

İzmir Ekonomide yapacağın Lisansüstü eğitimle bir adım öndesin

Lisansüstü Programları Doktora Programları