| Akademik Birim: |
|
| Öğrenim Türü: |
Örgün eğitim |
| Ön Koşullar |
Analog İşaret İşleme, Sayısal İşaret İşleme, Olasılık ve Stokastik Süreçler |
| Öğrenim Dili: |
İngilizce |
| Dersin Düzeyi: |
Doktora |
| Dersin Koordinatörü: |
Atilla ÖZMEN |
| Dersin Amacı: |
Uyarlamalı sinyal işlemenin teorik temellerini kavrayabilmek. Öğrencilere, gerçek dünyadaki problemlere uyarlanabilir filtreleme tekniklerini uygulayabilme becerisi kazandırmak. |
| Dersin İçeriği: |
Uyarlamalı filtreler kavramına giriş, ayrık zamanlı doğrusal sistemler ve filtreler, rastgele değişkenler ve rastgele süreçler, optimum doğrusal sistemler, optimum ayrık zaman Wiener filtresi, diklik ilkesi, en dik iniş yöntemi, LMS / NLMS uyarlamalı filtreler, en küçük kareler ve özyinelemeli en küçük kareler. doğrusal kestirim, Levinson Durbin, kafes filtreleri, Kalman filtresi, dekonvolüsyon ve denkleştirici |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # |
PY1 |
PY2 |
PY3 |
PY4 |
PY5 |
PY6 |
PY7 |
PY8 |
PY9 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
