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 Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı
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
X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Uyarlanır İşaret İşleme Sistemlerine Giriş S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 1)
2 Uyarlanır Sistemlerin Temelleri S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 1)
3 Ortalama-Kare Kestirimi, Wiener Süzgeçleri S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 5)
4 Ortalama-Kare Kestirimi, Wiener Süzgeçleri S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 5)
5 Doğrusal Öngörü S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 6)
6 Kalman Süzgeçleri S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 7)
7 Stokastik Arama Teknikleri: Eğim ve Newton Metodları S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 8)
8 Ara sınav
9 Enaz-Ortalama-Kare (LMS) Algoritması, Özyinelemeli LMS (RLS), Frekans-Uzayı LMS S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 9)
10 Enaz-Ortalama-Kare (LMS) Algoritması, Özyinelemeli LMS (RLS), Frekans-Uzayı LMS S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 9,10)
11 En az Kareler Metodları S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 11)
12 Doğrusal Olmayan Uyarlanır Süzgeçleme S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 3rd ed., 1996 (Ch. 19,20)
13 Sınıf-içi Sunumlar
14 Sınıf-içi Sunumlar
15 Sınıf-içi Sunumlar
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
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
20
Proje
1
40
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
Final Sınavı
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
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
Sınıf Dışı Ders Çalışması
15
4
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
1
30
Proje
1
45
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
Final Sınavı
    Toplam
183

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1  Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
 

X
2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanında uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. X
3 Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular;değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. X
4 Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkındadır, ihtiyaç duyduğunda bunları inceler ve öğrenir. X
5 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. X
6 Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. X
7 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler. X
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. X
9 Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portföyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar.

X
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.
 

X
11 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği uygulamalarının sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuk boyutları ile proje yönetimi ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamalarına getirdiği kısıtların farkındadır. X
12 Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. Araştırma ve yayın etiği ilkelerine uygun davranır. X

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