İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM) Dersin Adı İstatiksel İşaret İşleme Course Name Statistical Signal Processing Kodu (Code) TEL515E Lisansüstü Program (Graduate Program) Dersin Türü (Course Type) Yarıyılı (Semester) Güz (Fall) Kredisi (Local Credits) AKTS Kredisi (ECTS Credits) Ders Seviyesi (Course Level) 7.5 YL (M.Sc.) Telekomünikasyon Mühendisliği Telecommunications Engineering Zorunlu (Compulsory) Dersin Dili (Course Language) İngilizce (English) Dersin İçeriği (Course Description) 060 kelime arası Dersin Amacı (Course Objectives) Ayrık zamanlı işaret işlemenin temelleri. Ayrık rasgele değişkenler, vektörler ve diziler. Rasgele süreçler. Durağan rasgele girişli doğrusal sistemlerin analizi. Rasgele vektörler için yenilik gösterilimi. İşaret modelleme, AR, MA, ARMA modeller. Levinson yinelemesi. Optimum doğrusal süzgeçler, Normal denklemlerin çözümü. Doğrusal öngörü. Optimum doğrusal süzgeçler için algoritma ve yapılar. Wiener ve Kalman süzgeçleri. İşaret modellemesi ve parametrik spektral kestirim. Fundamentals of discrete time signal processing. Random variables, vectors and sequences. Discrete random processes. Analysis of linear systems with stationary random inputs. Signal modelling, AR, MA, ARMA models. Levinson recursion. Optimum linear filters. Solution of normal equations. Linear prediction. Algorithms and structures for optimum linear filters. Wiener and Kalman filters. Signal modeling and parametric spectral estimation. Rasgele işaretlerin incelenmesi için temel matematiksel kavramların verilmesi Rasgele girişli doğrusal sistemlerin analizi Rasgele işaretler için optimum sayısal süzgeçlerin tasarımı Maddeler halinde 5 adet Provide basic mathematical concepts to analyze random signals Analyze linear systems with stationary random inputs. Design optimum digital filters for random signals Dersin Öğrenme Çıktıları (Course Learning Outcomes) Maddeler halinde 49 adet Bu dersi başarıyla tamamlayan yüksek lisans/doktora öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar; Durağan rasgele girişli doğrusal sistemlerin analizi Rasgele işaretlerin parametrik modellenmesi Rasgele işaretlerin doğrusal öngörülmesi Rasgele işaretler için optimum sayısal süzgeçlerin tasarımı ve uygulamaları Raslantı süreçlerinin güç spektrumlarının kestirimi M.Sc./Ph.D. students who successfully pass this course gain knowledge, skill and competency in the following subjects; Analysis of linear systems with stationary random inputs Parametric modeling of random signals Linear prediction of random signals Optimum digital filter design for random signals and applications Power spectrum estimation of random processes Kaynaklar (References) En önemli 5 adedini belirtiniz 1. M. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modelling, John Wiley&Sons, 1996.. D. G. Manolakis, V. K. Ingle, S. M. Kogan, Statistical and Adaptive signal Processing, Mc GrawHill,000.. C.W. Therrien, Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing, Prentice Hall, 199. 4. S. J. Orfanidis, Optimum Signal Processing, Mc GrawHill, 1988. 5. R. M. Gray, L. D. Davisson, An introduction to statistical Signal Processing, 010.
Ödevler ve Projeler (Homework & Projects) Laboratuar Uygulamaları ÖĞRENCİLERE ÖDEVLER VE 1 ADET DÖNEM PROJESİ VERİLECEKTİR. STUDENTS WILL BE ASSIGNED SEVERAL HOMEWORKS AND A TERM PROJECT. (Laboratory Work) Bilgisayar Kullanımı (Computer Use) Diğer Uygulamalar ÖDEVLER VE DÖNEM PROJESİ BİLGİSAYAR KULLANIMI GEREKTİRMEKTEDİR HOMEWORKS AND TERM PROJECT WILL REQUIRE COMPUTER USE. (Other Activities) Başarı Değerlendirme Sistemi Faaliyetler (Activities) Adedi* (Quantity) Değerlendirmedeki Katkısı, % (Effects on Grading, %) Yıl İçi Sınavları 0 (Assessment Criteria) (Midterm Exams) Kısa Sınavlar 10 (Quizzes) Ödevler 5 5 (Homework) Projeler (Projects) Dönem Ödevi/Projesi 1 15 (Term Paper/Project) Laboratuar Uygulaması (Laboratory Work) Diğer Uygulamalar (Other Activities) Final Sınavı 1 40 (Final Exam) *Yukarıda Belirtilen Sayılar Minimum Olup Yerine Getirilmesi Zorunludur
DERS PLANI Hafta Konular Dersin Çıktıları 1 Giriş, Ayrık zamanlı işaret ve sistemlerin gözden geçirilmesi i Ayrık rasgele değişkenler, vektörler. Ayrık rasgele süreçler ve özellikleri i Durağanlık, Durağan rasgele girişli doğrusal sistemler i 4 Yenilik gösterilimi, spektral faktorizasyon i 5 İşaretlerin parametrik modellenmesi, AR modelleme i, ii 6 İşaretlerin MA, ARMA modellenmesi i, ii 7 Levinson özyinelemesi ii, iii 8 Kafes süzgeç yapılar ii,iii 9 Optimum doğrusal süzgeçler, Normal denklemler, Sonlu dürtü yanıtlı Wiener süzgeçler iv 10 Nedensel ve nedensel olmayan Wiener süzgeçler iv 11 Wiener süzgeçleme uygulamaları iii, iv 1 Kalman süzgeçlemeye giriş iv 1 Spektral kestirim, periyodogram v 14 Parametrik spektral kestirim yöntemleri ii,v COURSE PLAN Weeks Topics Course Outcomes 1 Introduction, Review of discrete time signals and systems i Discrete random variables, vectors. Discrete random processes and properties i Stationarity, linear systems with stationary random inputs i 4 Innovation representation, spectral factorization i 5 Parametric modeling of signals, AR modelling i,ii 6 MA and ARMA modeling of signals i,ii 7 Levinson recursion ii,iii 8 Lattice filter structures ii,iii 9 Optimum linear filters, normal equations, Finite Impuls Response Wiener filters iv 10 Causal and noncausal Wiener filters iv 11 Wiener filtering applications iii,iv 1 Introduction to Kalman filtering iv 1 Spectral estimation, periodogram v 14 Parametric Spectral Estimation Methods ii,v
1: Az,. Kısmi,. Tam Dersin Telekomünikasyon Mühendisliği Programıyla İlişkisi Programın mezuna kazandıracağı bilgi, beceri ve yetkinlikler (programa ait çıktılar) Katkı Seviyesi 1 i. Telekomünikasyon Mühendisliği alanında bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve bu bilgileri kullanarak sorunları çözümleyebilme (bilgi ve beceri). ii. Telekomünikasyon Mühendisliği nin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme, edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler üretebilme (beceri). iii. Telekomünikasyon Mühendisliği ile ilgili uzmanlık gerektiren sorunların çözümü için yeni yaklaşımlar geliştirebilme, sorumluluk alarak çözüm üretebilme ve uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme (Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği). iv. Telekomünikasyon Mühendisliği nde edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme (Öğrenme Yetkinliği). v. Telekomünikasyon Mühendisliği ndeki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını ulusal veya uluslar arası gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). vi. İngilizce kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilmek (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). vii. Bilgisayar yazılımı ile birlikte bileşim ve iletişim teknolojilerini yüksek düzeyde kullanabilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). viii. Telekomünikasyon Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve 1 duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme (Alana Özgü Yetkinlik). ix. Telekomünikasyon Mühendisliği ile ilgili konularda uygulama planları geliştirebilme ve elde 1 edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme (Alana Özgü Yetkinlik). Relationship between the Course and Telecommunications Engineering Program Program Outcomes i. Developing and intensifying knowledge that requires expertise in the area of Telecommunication Engineering, and gaining the skills necessary to analyze and solve problems using this knowledge (knowledge and skill) ii. Grasping the interdisciplinary interaction related to Telecommunication Engineering, interpreting and forming new types of knowledge by combining the knowledge from Telecommunication Engineering and the knowledge from various other disciplines (skill). iii. Developing new approaches to solve the complex problems arising in Telecommunication Engineering, coming up with solutions while taking responsibility and carrying out a specific study independently. (Competence to work independently and take responsibility). iv. Assessing the knowledge and skill gained in the area of Telecommunication Engineering with a critical view (Learning Competence). v. Systematically transferring the current developments and one s own work in Telecommunication Engineering, to other groups in written, oral and visual forms (Communication and Social Competency). vi. Establishing written and oral communication in English (Communication and Social Competency). vii. Competence in using the computer software together with the information and communication technologies. (Communication and Social Competency). viii. The ability to control the collecting, interpreting, practicing and announcing processes of the Telecommunication Engineering related data taking into consideration scientific, cultural and ethical values and the ability to teach these Level of Contribution 1 1
ix. values to others (Area Specific Competency). Developing application plans concerning the subjects related to Telecommunication Engineering and the ability to evaluate the end results of these plans within the frame of quality processes (Area Specific Competency). 1: Little,. Partial,. Full 1 Düzenleyen (Prepared by) Assoc. Prof. Işın Erer Tarih (Date) June 15, 011 İmza (Signature)