Dersin Adı |
Sezim ve Kestirim Kuramı
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
EEE 542
|
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 | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu ders, sezim ve kestirim kuramına girişi yüksek lisans seviyesinde öğretmeyi amaçlamaktadır. Dersin içeriğinde Gauss-Markov süreçleri ve stokastik türevsel denklemler, Bayes kestirim kuramı, Maksimum olasılık, doğrusal minimum sapma, enküçük-kareler kestirimleri, Kestiricilerin özellikleri, Hata analizi, Doğrusal sistemler için durum tahmini, Kalman-Bucy ve Wiener süzgeçleri, Tesviye ve önkestirim yöntemleri, Doğrusal olmayan kestirim, Süzgeç uygulamaları, Haberleşme, kontrol, sistem tanıma ve biyomedikal mühendisliği uygulamaları bulunmaktadır. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Gauss-Markov süreçleri ve stokastik türevsel denklemler, Bayes kestirim kuramı, Maksimum olasılık, doğrusal minimum sapma, enküçük-kareler kestirimleri, Kestiricilerin özellikleri, Hata analizi, Doğrusal sistemler için durum tahmini, Kalman-Bucy ve Wiener süzgeçleri, Tesviye ve önkestirim yöntemleri, Doğrusal olmayan kestirim, Süzgeç uygulamaları, Haberleşme, kontrol, sistem tanıma ve biyomedikal mühendisliği uygulamaları. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri |
X
|
|
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Öğrenme Çıktısı |
1 | Giriş, Olasılık, Rasgele Vektörler, Vektör Uzayları | Lecture notes | |
2 | Sezim Kuramı, Karar Kuramı ve Hipotez Testi | Lecture notes | |
3 | Sezim Kuramı, Karar Kuramı ve Hipotez Testi | Lecture notes | |
4 | Sezim Kuramı, Karar Kuramı ve Hipotez Testi | Lecture notes | |
5 | Parametre Kestirimi | Lecture notes | |
6 | Maksimum Olabilirlik Kestirimi | Lecture notes | |
7 | Stokastik Süreçler ve Sistemler | Lecture notes | |
8 | Ara sınav | ||
9 | Karhunen-Loeve ve Örneklenmiş İşaret Açılımları | Lecture notes | |
10 | Dalga Şekilleri Gözlemlerinden Sezim ve Kestirim | Lecture notes | |
11 | Wiener ve Kalman Süzgeçleri | Lecture notes | |
12 | İleri Konular | Lecture notes | |
13 | Sınıf-içi Sunumlar | ||
14 | Sınıf-içi Sunumlar | ||
15 | Sınıf-içi Sunumlar | ||
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 1: Estimation Theory, Steven Kay, 1993. ISBN 0-13-345711-7 Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 2: Detection Theory, Steven Kay, 1998. ISBN 0-13-504135-X |
Önerilen Okumalar/Materyaller | İlgili Araştırma Makaleleri |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev |
5
|
30
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje |
1
|
30
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | ||
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
6
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
Toplam |
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 |
15
|
4
|
60
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
5
|
10
|
50
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
1
|
45
|
45
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
0
|
||
Final Sınavı |
1
|
22
|
22
|
Toplam |
225
|
#
|
PÇ Sub | Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|||
1 | Alanında bilimsel araştırma yaparak uzmanlık duzeyinde bilgiye genislemesine ve derinlemesine ulasır, bilgiyi sistematik bir yaklasımla degerlendirir, yorumlar, uygular ve alanına yenilik getirecek ozgun bilgi uretir. |
-
|
X
|
-
|
-
|
-
|
|
2 | Elektrik ve Elektronik Muhendisliği alanında uygulanan guncel teknik ve yontemler ile bunların kısıtları hakkında uzmanlık duzeyinde kapsamlı bilgi sahibidir ve onları ozgun uygulamalarda kullanabilme becerisi gelismistir. |
-
|
-
|
-
|
X
|
-
|
|
3 | Belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yontemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular;degisik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir ve ozgun cozumler gelistirir. Alanı ile ilgili calısmalarda arastırma yontemlerini ust duzeyde bir beceri ile kullanır. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
4 | Akademik arastırma alanının ve muhendislik mesleginin yeni ve gelismekte olan kuramlarının ve uygulamalarının farkındadır, ihtiyac duydugunda bunları inceler ve mevcut sonucları yeniden uretebilir duzeyde ogrenir. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
5 | Alanı ile ilgili kuramsal ve uygulamalı karmasık problemleri tanımlayabilir ve formule edebilir, cozmek icin ozgun yontemler gelistirir ve cozumlerde yenilikci yontemler uygular. Alanına yenilik getiren veya alanında yeni bir dusunce, yontem veya tasarım gelistirme ya da bilinen yontemleri yeni bir alana uygulayabilme biciminde ozgun calısmaları bagımsız olarak gerceklestirebilir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
X
|
|
6 | Kuramsal ve uygulamalı alanlarda ozgun fikir ve yontemler gelistirir; karmasık sistem veya surecleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikci/alternatif cozumler gelistirir. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı arastırmaları tasarlar ve uygular; bu surecte karsılasılan karmasık problemleri irdeler, cozumler ve sonuclarını surekli gelisimi gozetecek bicimde degerlendirir. Yeni ve karmasık dusuncelerin elestirel analizini, sentezini ve degerlendirmesini yapabilir. |
-
|
-
|
-
|
-
|
X
|
|
8 | Disiplin ici, cok disiplinli, disiplinler arası ve otesi takımlarda etkin bicimde calısabilir, bu tur takımlarda liderlik yapabilir ve karmasık durumlarda ozgun cozum yaklasımları gelistirebilir; bagımsız calısabilir ve sorumluluk alır. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyu C1 Genel Duzeyinde kullanarak, sozlu ve yazılı iletisim kurar. |
-
|
-
|
X
|
-
|
-
|
|
10 | Calısmalarının surec ve sonuclarını, o alandaki veya alan dısındaki ulusal ve uluslararası bilimsel ve teknolojik toplantılarda ve dergilerde, sistematik ve acık bir sekilde yazılı ve sozlu olarak aktarır. Bilginin genislemesine ve topluma yayılmasına katkıda bulunur. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
11 | Proje yonetimi ve is hayatı uygulamalarını bilir ve bunların muhendislik uygulamalarına getirdigi kısıtların farkındadır ve kısıtlar altında ozgun cozum uretmesini bilir. Bilimsel, teknolojik ve muhendislik arastırma ve gelistirme etkinliklerinin sonuclarını sosyal, cevresel, saglık, guvenlik ve hukuk boyutları cercevesinde degerlendirebilir. Alanı ile ilgili sosyal ilişkileri ve normları eleştirel bir bakıs acısıyla inceler, gelistirir ve gerektiginde degistirmeye yonelik girisimlerde bulunur. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması asamalarında, akademik ve mesleki tum etkinliklerde,toplumsal, bilimsel ve etik degerleri gozetir. Arastırma ve yayın etigi ilkelerine uygun davranır. Toplumsal, bilimsel, kulturel ve etik sorunların cozumune katkıda bulunur. |
X
|
-
|
-
|
-
|
-
|
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
İzmir Ekonomi Üniversitesi, dünya çapında bir üniversiteye dönüşürken aynı zamanda küresel çapta yetkinliğe sahip başarılı gençler yetiştirir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, nitelikli bilgi ve yetkin teknolojiler üretir.
Daha Fazlası..İzmir Ekonomi Üniversitesi, toplumsal fayda üretmeyi varlık nedeni olarak görür.
Daha Fazlası..