| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uyarlamalı İşaret İşleme | MEH625 | Seçmeli | Doktora | 1 | Güz | 10 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Sarp ERTÜRK
Prof. Dr. Ali TANGEL
Doç. Dr. Osman BÜYÜK
Doç. Dr. Aysun TAŞYAPI ÇELEBİ
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Ayrık zamanlı stokastik süreçleri bilir.
2) Uyarlamalı süzgeçlerin matematiksel teorisini bilir.
3) IIR, FIR, Kalman, Wiener gibi süzgeç yapılarını tanır.
4) Farklı uyarlamalı süzgeç tasarım algoritmalarını bilir.
5) Uyarlamalı süzgeç uygumalarını bilgisayar ortamında gerçekler.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||
| 1 | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | |
| 2 | ||||||||
| 3 | Düşük | Düşük | ||||||
| 4 | Düşük | Düşük | ||||||
| 5 | Düşük | |||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Bu derste ayrık zamanlı stokastik süreçler, Wiener süzgeç teorisi, doğrusal tahmin, LMS algoritması, frekans uzayı uyarlamalı süzgeçleme, RLS ve QR-RLS algoritmaları, Kalman süzgeçleri, hızlı uyumlama ve gerçek zamanlı çalışma için süzgeç yapıları ve algoritmalar, IIR uyarlamalı süzgeçler ve uyarlamalı süzgeç uygulamaları konularında ayrıntılı bilgi verilir.
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Proje Notunun Başarıya Oranı |
70% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
30% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte