Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

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

DOÇ. DR. DAMLA GÜRKAN KUNTALP

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