DERS ADI

: Rastgele Değişkenler ve Olasılıksal Süreçler

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
EEE 5129 Rastgele Değişkenler ve Olasılıksal Süreçler SEÇMELİ 3 0 0 9

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. OLCAY AKAY

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bütünleşik Doktora (İngilizce)
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans (İngilizce)
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı öğrencilere rassal değişken ve rassal süreç kavramlarını kullanarak istatistiksel sinyal analiz tekniklerini tanıtmak ve MATLAB programlama dilini kullanarak rassal süreç uygulamalarının benzetimlerini yapabilme becerisi kazandırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Rassal süreç ve rassal değişken kavramlarını tanımlayabilmek
2   Rassal olan ve rassal olmayan sinyalleri ve özelliklerini ayırdedebilmek
3   İstatistiksel sinyal analiz tekniklerini kullanarak olasılık problemlerini formüle edebilmek
4   MATLAB programlama dilini kullanarak rassal sinyalleri analiz edebilmek
5   İstatistiksel sinyal analiz problemlerine farklı çözümler önerebilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Rassal değişkenler
2 Olasılık yoğunluk, olasılık dağılım fonksiyonları ve bazı önemli rassal değişkenler
3 Beklenen değer ve ortalamalar
4 Çoklu rassal değişkenler
5 Rassal değişkenlerin toplamı
6 Merkezi limit teoremi
7 Rassal süreçler
8 Rassal girişli sistemler
9 Rassal süreçlerin frekans analizi (güç spektral yoğunluğu)
10 Gaussian rassal süreçler
11 Poisson rassal süreçler
12 Markov zincirleri
13 Markov süreci
14 Tartışma

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Intiutive Probability and Random Processes using MATLAB, S. Kay, Springer,
2006.
Yardımcı kaynaklar: Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical
Engineering, (3rd edt.), A. Leon-Garcia, Prentice Hall, 2008.
Diğer ders materyalleri: Ders notları.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sunumlar+ Kısa sınavlar+Ödevler+Data ödevi+ Sınav

Değerlendirme Yöntemleri

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


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

olcay.akay@deu.edu.tr
damla.kuntalp@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönem içerisinde bildirilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 4 48
Vize Sınavına Hazırlık 0 0 0
Tasarım Projesi 1 60 60
Sunum Hazırlama 1 25 25
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavına Hazırlık 1 25 25
Final Sınavı 1 3 3
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 220

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.14455
ÖK.24455
ÖK.34455
ÖK.44455
ÖK.54455