| ENDÜSTRİ 4.0 (İNGİLİZCE, TEZSİZ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| EEE5031 | İleri Sayısal Sinyal İşleme | Güz | 3 | 0 | 3 | 8 |
| Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir |
| Öğretim Dili: | En |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi ZAFER İŞCAN |
| Dersin Amacı: | Çoklu hızlı işleme, parametrik modelleme, doğrusal tahmin teorisi, modern, spektral kestirim, ve yüksek çözünürlüklü teknikleri için sinyal işleme temel kavramlarını kurmaktır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: 1.Sayısal sinyalleri zaman boyutunda ve frekans dönüşümde özetler, 2. Ayrık Zaman Fourier Dönüşümü (DTFT) tanımlar, 3. Sayısal sinyallerin frekans ve faz tepkileri ve filtre yapılarını çizebilir, 4. FIR filtre ve pencere uygulaması tasarlar, 5. IIR filtreleri tasarımını Impulse-Invariant, Bilinear, Prony, Shanks dönüşümleri ile yapabilir, 6. Sayısal sinyallerin DFT ve FFT analizi ile kestrimi, 7. Adaptif filtre tasarımı uygulanması, 8. Sayısal sistemlerde filtre değerlendirmesi ve kestirimi yapabilir. |
| Temelleri İnceleme: z-dönüşümleri, evrişim, DFT ve FFT. IIR ve FIR filtreler. Parametrik sinyal işleme, deterministik ve stokastik teknikleri AR, MA, ARMA, ARMAX modelleri. Spektrum kestirim teknikleri, parametrik ve parametrik olmayan yöntemler. Adaptif IIR, FIR ve kafes filtreler. DSP için hızlı algoritmalar. Görüntü ve sinyal işleme uygulamaları. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | |
| 1) | Giriş | ||
| 2) | Sinyaller ve sistemler | ||
| 3) | Ayrık Fourier dönüşümü | ||
| 4) | Frekans cevabı, filtre yapıları | ||
| 5) | FIR filtreler | ||
| 6) | IIR Filtreler | ||
| 7) | DFT. FFT | ||
| 8) | Spektral analiz ve kestirim | ||
| 9) | Zaman-frekans analizi | ||
| 10) | Doğrusal kesitirim. AR modelleme. Levinson-Durbin algoritması | ||
| 11) | Uyarlamalı filtreler. | ||
| 12) | LMS yakınsama. RLS filtreler. | ||
| 13) | Uyarlamalı filtrelerin uygulamaları | ||
| 14) | Filtre bankaları | ||
| Ders Notları: | "Digital Signal Processing, 4th Edition" by Proakis and Manolakis, Prentice Hall, 2007 (ISBN: 0-13-187374-1). |
| Diğer Kaynaklar: | Advanced Topics in Signal Processing, edited by Jae S. Lim and Alan V. Oppenheim (Prentice-Hall, 1987) |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 0 | % 0 |
| Laboratuar | 0 | % 0 |
| Uygulama | 0 | % 0 |
| Arazi Çalışması | 0 | % 0 |
| Derse Özgü Staj | 0 | % 0 |
| Küçük Sınavlar | 0 | % 0 |
| Ödev | 4 | % 20 |
| Sunum | 0 | % 0 |
| Projeler | 0 | % 0 |
| Seminer | 0 | % 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Ara Juri | 0 | % 0 |
| Final | 1 | % 50 |
| Rapor Teslimi | 0 | % 0 |
| Juri | 0 | % 0 |
| Bütünleme | % 0 | |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 50 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 50 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 13 | 3 | 39 |
| Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Derse Özgü Staj | 0 | 0 | 0 |
| Arazi Çalışması | 0 | 0 | 0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 8 | 128 |
| Sunum / Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 | 0 |
| Ödevler | 4 | 6 | 24 |
| Küçük Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Ara Juri | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar | 1 | 3 | 3 |
| Rapor Teslimi | 0 | 0 | 0 |
| Juri | 0 | 0 | 0 |
| Final | 1 | 2 | 2 |
| Toplam İş Yükü | 196 | ||
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |