| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| İstatistiksel Sinyal İşleme | EE 458 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu seçmeli ders, sinyal işleme ve olasılık teorisi dersleri arasında kavramsal ve pratik bir köprü görevi görmektedir. Rastgele sinyallerin sinyal işlenmesinde temel teknikler ve yöntemler vurgulanmaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Rastgele Değişkenler ve Olasılık Teorisine Genel Bakış. |
| 2 | Ortak Dağıtılmış Rastgele Değişkenler, Ortak Yoğunluk ve Kütle Fonksiyonları |
| 3 | Beklenen Değer, Korelasyon, Momentler, |
| 4 | Beklenen Değer, Korelasyon, Momentler, Moment Üreten Fonksiyonlar, Karakteristik Fonksiyonlar, Enerji ve güç spektral yoğunlukları |
| 5 | Moment Üreten Fonksiyonlar, Karakteristik Fonksiyonlar, Enerji ve güç spektral yoğunlukları |
| 6 | Rastgele Vektörler, Rastgele Vektörlerin Karakteristik Fonksiyonları, Kovaryans Matrisi |
| 7 | Kovaryans Matrisinin Özellikleri, Kovaryans Matrisinin Öz Vektörleri, Başlıca Bileşen Analizi |
| 8 | Beklenti ve Tahmine Giriş, tarafsızlık, tutarlılık, |
| 9 | Maksimum Olasılık ve Doğrusal Tahmin Ediciler |
| 10 | Rastgele Süreçlere Giriş, durağanlık, ergodisite, |
| 11 | Rastgele Yürüyüş, Poisson Sayım İşlemleri, |
| 12 | Markov Rastgele Süreçleri, Wiener (Brownian) Süreçleri, |
| 13 | Doğrusal Sistemler Aracılığıyla Rastgele Sinyal İletimi |
| |
| Kaynaklar: |
| Henry Stark, John W. Woods Probability and Random Processes with Applications to Signal Processing Prentice Hall 2001 0-13-020071-9
Alberto Leon-Garcia Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering Pearson Prentice Hall 2008 978-0-13-147122-1
Dimitris G. Manolakis, Vinay K. Ingle, Stephen M. Kogon Statistical and Adaptive Signal Processing McGraw-Hill 2000 0-07-040051-2
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Başka kaynak kullanımı yoktur |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Haftada 3 saat ders. 1 vize, 1 final olacak. 1 bilgisayar projesi verilecek.
|
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |