Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme (EE 424) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Uyarlanır Sistemler and Sinyal İşleme EE 424 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i EE 306 (FD), EE 204 Dersin Dili Dersin Türü Dersin Seviyesi Ders Verilme Şekli İngilizce Seçmeli Dersler Lisans Yüz Yüze Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Dersin Koordinatörü Anlatım, Gösteri, Tartışma, Soru-Yanıt, Uygulama-Alıştırma, Beyin Fırtınası
Dersin Öğretmen(ler)i Yrd. Doç. Dr. Hakan Tora Yrd. Doç. Dr. İ.Baran Uslu Dersin Asistanı Dersin Amacı Dersin Eğitim Çıktıları Dersin İçeriği Uyarlanır süzme uygulamalarını, yapılarını, algoritmalarını ve başarımlarını anlamak. Uyarlanır süzgeçlemenin uygulanabildiği yerdeki problem sınıflarını tanımlamak. LMS ve RLS uyarlama algoritmalarının gerçekleştirilmesini tanımlamak. Kalman süzgeçleme ve ileri yöndeki geri yöndeki algoritmanın temel krallarını sunmak. Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; En küçük ortalama karesel hata kestiricilerini tasarlayabilme ve uygulayabilme Wiener süzgeçleri tasarlayabilme, gerçekleştirebilme ve uygulayabilmenin yanında başarımlarını değerlendirebilme Uyarlanır sinyal problemlerini çözmek için teori ve yazılım gerçekleştirmelerini birlikte Farklı uyarlanır süzme yaklaşımlarının kullanılmasının mümkün olduğu uygulamaları ayırt edebilme ve tanımlayabilme Herbir metodun avantaj ve dezavantajlarını tesbit edebilme ve doğruluk analizini yapabilme Stokastik DSP algoritmalarının geliştirlmesi ve testinde Matlab gibi bilgisayar araçlarını kullanabilme Dönem projesi hazırlayabilme Uyarlanır Süzme Uygulamaları, Özbağlanımlı yürüyen ortalamalı süreçler, Doğrusal Öngörü, Kafes süzgeçler, En Küçük ortalama karesel (LMS) algoritmalar, En Küçük Karelerle süzgeçleme, Yakınsaklık Analizi, Özyineli en küçük kareler (RLS) kestirimi, Kalman Süzgeçler
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları HaftaKonular Ön Hazırlık 1 Uyarlanır Süzme: Tanıma, Ters Modelleme, Öngörü, Girişim Giderme 2 Doğrusal Optimum Süzme: Wiener Süzgeçler 3 Doğrusal Öngörü: İleri yönde Doğrusal Öngörü, Geri yönde Doğrusal Öngörü, Levinson-Durbin Algoritması Bir önceki haftanın konularını 4 Doğrusal Öngörü: Kafes Süzgeçler Bir önceki haftanın konularını 5 Gradyan Tabanlı Uyarlama: En dip İniş Algoritması 6 Stokastic Gradyan Tabanlı Uyarlama: En Küçük Ortalama Karesel (LMS) Algoritması 7 LMS Algoritması Bir önceki haftanın konularını 8 LMS Algorimasının Türleri: Düzgelenmiş LMS (NLMS) Algoritması 9 Frekans Alanı ve Altbant Uyarlanır Süzgeçler 10 Frekans Alanı ve Altbant Uyarlanır Süzgeçler Bir önceki haftanın konularını Bir önceki haftanın konularını
11 Doğrusal En Küçük Karelerle (LS) Süzme: Doğrusal LS Kestirim Problemi; Olağan Denklemler ve LS Süzgeçler; En Küçük Karesel Kestirimlerin Özellikleri; Tekil Değer Ayrışımı 12 Özyineli en küçük kareler (RLS) kestirimi: Üstsel Ağırlıklı En Küçük Kareler; Zaman Çözümünde Özyineleme; Algoritmanın ilk kullanıma hazırlanması; MSE kriteri için Özyineleme; Uygulamalar: Gürültü Gidericiler, Kanal Denkleştirme, Yankı Giderimi 13 Kalman Süzgeçler: Kalman Süzme Probleminin ifade edilmesi; Yenilik Süreci; Durum Kestirimi; Süzme; Başlangıç Şartları; Genişletilmiş Kalman Süzgeci 14 Kalman Süzgeçler Bir önceki haftanın konularını 15 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem içi konuların tekrarı 16 Dönem sonu sınav çalışmaları Dönem içi konuların tekrarı Kaynaklar Ders Kitabı: Diğer Kaynaklar: 1. Adaptive Filter Theory, S.Haykin, 4th Edition, Prentice Hall, 2002 1. Adaptive Signal Processing, B.Widrow and S.Stearns, Prentice Hall, 1985
Değerlendirme Sistemi Çalışmalar Sayı Katkı Payı Devam/Katılım - - Laboratuar - - Uygulama - - Alan Çalışması - - Derse Özgü Staj - - Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - - Ödevler 15 15 Sunum - - Projeler 1 15 Seminer - - Ara Sınavlar/Ara Juri 2 40 Genel Sınav/Final Juri 1 30 Toplam 19 100 Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 70 30 Toplam 100
Ders Kategorisi Temel Meslek Dersleri Uzmanlık/Alan Dersleri Destek Dersleri İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri Aktarılabilir Beceri Dersleri Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi # Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi 1 2 3 4 5 1 Ayrık matematik, rasgele süreçler, türevsel denklemler, lineer cebir ile karmaşık değişkenleri içeren ileri mühendislik matematiği, fen bilimleri ve Elektrik-Elektronik alanı ile ilgili kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi 2 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi ögeleri içerirler.) 4 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. 5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. 6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. 7 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi. 8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. 9 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci. 10 Proje yönetimi, risk yönetimi, zaman yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik, sıradışı yöntemler sunabilmek ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık. 11 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
ECTS/İş Yükü Tablosu Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) Laboratuar Uygulama Derse Özgü Staj Alan Çalışması Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi Sunum/Seminer Hazırlama 16 3 48 16 3 48 Projeler 1 20 20 Ödevler 15 2 30 Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 2 4 8 1 2 2 Toplam İş Yükü 156