Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezli)

EEE 652 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Stokastik Süreçler

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
EEE 652	Güz/Bahar	3	0	3	7.5

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	İngilizce
Dersin Türü	Seçmeli
Dersin Düzeyi	Doktora
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 dersin amacı işaret işlemede kullanılan stokastik süreçlerle ilgili temel bilgilerin verilmesidir. Derste önce olasılık kuramı gözden geçirilecektir. Daha sonra kesikli ve sürekli rasgele değişkenler tartışılacaktır. Uygulama olarak kestirim ve ve hipotez testi yapılacaktır. Stokastik süreçler, rasgele işaret işleme ve Markov dizileri de kapsanacaktır.

Öğrenme Çıktıları

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	olasılık yoğunluk işlevini belirleyebilecek, olasılık hesabı yapabilecek
2	kesikli ve sürekli rasgele değişkenlerin parametrelerini belirlebilecek,
3	rasgele değişkenlerin toplamlarının karakteristiklerini belirleyebilecek,
4	rasgele gözlemler kullanarak hipotez testi yapabilecek,
5	rasgele değişkenlerin özilişki işlevini ve güç görüngesi yoğunluğunu belirleyebilecek,
6	rasgele ölçümleri kullanarak en iy kastirimi elde edebilecek,
7	rasgele süreçleri Markov dizisi ile modelleyebileceklerdir.

Ders Tanımı

Bu ders Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Doktora Programı için zorunlu bir derstir. Ders, Rasgele Sinyaller, Olasılık Teorisi, Stokastik Süreçler ve Rasgele İşaret İşleme alanındadır. Ders, temel olasılık kavramlarını, zaman ortalamalarını, istatistiksel ortalamaları, rasgele değişkenleri, momentleri, CDF, PDF ve PSD fonksiyonlarını, rasgele vektörleri, durağan ve ergodik rasgele süreçleri ve rasgele sinyalleri incelemeyi amaçlamaktadır.

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	Sinyallerin ve sistemlerin gözden geçirilmesi	Textbooks Ch 1
2	Zaman ortalamaları, korelasyon, kovaryans	Textbooks Ch 7
3	Rasgele sinyallerin, Doğrusal Zamanla Değişmeyen sistemler tarafından işlenmesi	Textbooks Ch 7
4	Uygulamalar: Kestirim problemi	Textbooks Ch 7
5	Olasılık Teorisi	Textbooks Ch 2
6	Rasgele değişken kavramı	Textbooks Ch 3
7	Kümülatif Dağılım ve Olasılık Yoğunluk Fonksiyonları	Textbooks Ch 3
8	İstatistiksel ortalamalar, ortalama, varyans, yüksek mertebe momentleri	Textbooks Ch 3
9	Rasgele vektörler	Textbooks Ch 4
10	Rasgele değişkenlerin fonksiyonları	Textbooks Ch 5
11	Rasgele değişkenlerin karakteristik fonksiyonu	Textbooks Ch 5
12	Stokastik süreçler	Textbooks Ch 6
13	Ergodik ve durağan süreçler	Textbooks Ch 6
14	Elektrik- Elektronik Mühendisliğinde Uygulamalar	Textbooks Ch 7
15	Dönemin Gözden geçirilmesi ve soru çözümü
16	Final

Ders Kitabı	Alberto Leon-Garcia, Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering, 3/E, Pearson, 2008. ISBN: 9780131471221
Önerilen Okumalar/Materyaller	Stark and Woods, Probability and Random Processes with Applications to Signal Processing, 4/E Pearson, 2012 ISBN: 9780273752288

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO 1	LO 2	LO 3	LO 4	LO 5	LO 6	LO 7
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev	6	30
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	30
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	7	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
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	5	11	55
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje			0
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	20	20
Final Sınavı	1	32	32
		Toplam	225

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.		-	-	-	-	-