DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
İstatistiksel İşaret İşleme EE 507 Bahar 03+00+00 Seçmeli 3 7.5
Akademik Birim:
Öğrenim Türü: Örgün eğitim
Ön Koşullar Olasılık kuramı ve rasgele süreçler
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü: Atilla ÖZMEN
Dersin Amacı: Bu dersin amacı, öğrencilere istatistiksel sonuç çıkarma kuramıyla tanıştırmak, ve bu kuram kullanılarak nasıl işaret sezim ve kestirimi için yöntemler geliştirilebileceğini göstermektir.
Dersin İçeriği: İstatistiksel karar kuramı. Varsayım (hipotez) sınama, bilinen işaretlerin ve bilinmeyen parametreleri olan işaretlerin gürültülü ortamda sezimi, alıcı başarımı ve hata olasılığı, radar ve iletişim uygulamaları. Karmaşık ve parametrik olmayan karar kuramı. İstatistiksel kestirim kuramı, başarım ölçütleri ve sınırları, etkin kestiriciler. Bilinmeyen işaret parametrelerinin kestirimi, uygulamalar. Doğrusal kestirim, Wiener süzgeci, Kalman süzgeci.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
    Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri


    HAFTALIK PROGRAM

    HaftaKonularÖn Hazırlık


    ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

    [1] M.D. Srinath, P.K. Rajasekaran, R. Viswanathan, Introduction to statistical signal processing with applications Englewood Cliffs, N.J. Prentice Hall, c1996
    [2] Steven M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing, Vol.1 Estimation Theory, Vol.2 Detection Theory, Englewood Cliffs, N.J. : Prentice-Hall PTR, c1993-1998.
    [3] H. Vincent Poor, An introduction to signal detection and estimation, 2nd Ed., New York. Springer-Verlag, c1994
    [4] Harry L. Van Trees, Detection, estimation, and modulation theory part 1, New York, Wiley 1968, 2001


    DİĞER KAYNAKLAR



    DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

    Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
    Total: 0 0


    İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

    EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
    Toplam İş Yükü (saat):0


    PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

    # PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8 PY9