Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
EEE 5066	İleri Sayısal İşaret İşleme	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. DAMLA GÜRKAN KUNTALP

Dersi Alan Birimler

Coğrafi Bilgi Sistemleri Doktora (İngilizce)
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bütünleşik Doktora (İngilizce)
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans (İngilizce)
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Ders ileri seviye sinyal işleme tekniklerinin teorisi ve uygulamaları üzerine yoğunlaşır. Ders içeriği doğrusal öngörü, spectral kestirim, uyarlanır filtreleme, çoklu hızlı sayısal işaret işleme ve kepstrum analizinden oluşur. Dersde teorik olarak anlatılan konuların anlaşılması ve özümsenmesi amacıyla uygulama projeleri verilir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Sayısal filtre tasarımının teorisinin ötesinde pratikte karşılaşılan zorluklarını tespit etmek ve kavramak
2	Doğrusal öngörüleme metodunu anlamak ve farklı problemlere uygulamak
3	Farklı spektral kestirim tekniklerini sinyallere uygulamak
4	Uyarlanır filtre tasarımı yapabilmek ve bunu sinyal işleme problemlerine uygulamak
5	Çoklu hızlı sayısal işaret işleme tekniklerini kullanarak örneklem hızını ayarlayabilmek
6	Sinyal işleme problemlerinde ileri seviye DSP tekniklerini Matlab kullanarak uygulayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Sayısal filtre tasarımı için çerçeve çalışma
2	Doğrusal öngörümleme
3	Doğrusal öngörümleme
4	Spektral kestirim, frekans çözünürlüğü, parametrik olmayan metotlar,periodogram, Barlett metodu, Welch metotu
5	Spektral kestirim, parametrik metotlar, AR, MA ve ARMA modelleri
6	Uyumlamalı filtreleme, Wiener filtresi
7	Uyumlamalı filtreleme, LMS, RLS algoritmaları
8	arasınav
9	Çoklu hızlı sayısal işaret işleme,desimator ve aradeğer kestirimi tasarımı ve uygulaması
10	Çoklu hızlı sayısal işaret işleme, çok katlı örnekleme hızı dönüşümü
11	Çoklu hızlı sayısal işaret işleme, mükemmel yeniden oluşturma filtre bankaları, karesel ayna filtre bankaları ve tasarımı
12	Sonlu kelime uzunluğu etkisi
13	Cepstrum analizi ve homomorf dekonvolüsyon*
14	Cepstrum analizi ve homomorf dekonvolüsyon (dvm.)*

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: J. G. Proakis, et. al. "Digital Signal Processing", Pearson, 2007.

Yardımcı Kaynaklar:
Digital Signal processing, S.K. Mitra, McGraw-Hill, 2001
Discrete-Time Signal Processing, Alan V. Oppenheim, Ronald W.Schaffer, Prentice and Hall, 1989.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

sunumlar+ödevler+ projeler+sınavlar

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	MD	Midterm
2	PR	Proje
3	HW	Homework
4	QZ	Quiz
5	BNS	BNS	MD* 0.30 + PR * 0.30 + HW * 0.20 + QZ * 0.20

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar