DERS ADI

: UYGULANABİLİR FİLTRELER TEORİSİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
EEE 5069 UYGULANABİLİR FİLTRELER TEORİSİ SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. OLCAY AKAY

Dersi Alan Birimler

Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Bütünleşik Doktora
İleri Biyomedikal Teknolojiler Sanayi Ortak Doktora
Biyomedikal Teknolojiler Yüksek Lisans (İng)
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bütünleşik Doktora
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Doktora

Dersin Amacı

Bu derste, uyarlamaları süzgeçler kuramı ve uygulamalarının öğrenilmesi amaçlanmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Doğrusal optimum süzgeçleri ve doğrusal süzgeç yapılarını açıklayabilmek.
2   Uyarlanabilir süzgeçlerin temelini teşkil eden Wiener süzgeci ve doğrusal öngörüleme yöntemlerini kavrayabilmek.
3   "En küçük ortalama kare" ve "yinelemeli en küçük kareler" uyarlamalı süzgeçleme tekniklerini tanımlayabilmek.
4   Farklı uyarlamalı süzgeçleme yöntemlerini karşılaştırabilmek ve her bir yöntemin avantajlarını ve dezavantajlarını açıklayabilmek.
5   Uyarlamalı süzgeçleme tekniklerini kullanarak işaret işleme problemlerini bilgisayar ortamında çözebilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Ayrık zaman sinyalleri ve rassal süreçler hakkında ön bilgiler
2 Wiener süzgeci
3 Doğrusal geri ve ileri öngörüleme
4 Levinson Durbin algoritması, Cholesky ayrıştırması
5 En dik azalan yöntemi
6 En küçük ortalama kare hata (İng. LMS) uyarlamalı süzgeçler
7 LMS algoritması ile en dik azalan algoritmasının karşılaştırılması
8 Normalize edilmiş ortalama en küçük kare uyarlamalı süzgeçler
9 En küçük kare yöntemi
10 Yinelemeli en küçük kare (İng. RLS) uyarlamalı süzgeçler
11 RLS algoritmasının yakınsama analizi
12 Kalman süzgeci
13 Dönem projesi sunumları
14 Dönem projesi sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Adaptive Filter Theory, Simon Haykin, Prentice Hall, Fourth Edition, 2002.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Teorik dersler+Ev ödevleri+Dönem ortası sınavı+Dönem projesi sunumları

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 ODV ÖDEV
3 YSS YIL SONU SINAVI
4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + ODV * 0.20 +YSS * 0.50
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 +ODV * 0.20 + BUT * 0.50


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç. Dr. Olcay Akay
olcay.akay@deu.edu.tr
0 232 301 7196

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 12 3 36
Projelerin Değerlendirilmesi 1 10 10
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 10 120
Proje Ara Değerlendirmesine Hazırlık 2 6 12
Proje Ara Raporların Değerlendirilmesi 2 5 10
Proje Hazırlama 5 3 15
Proje Değerlendirmeleri 2 3 6
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 209

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.144
ÖK.2553
ÖK.3553
ÖK.4553
ÖK.5553