DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Kestirim Kuramı EE 603 Bahar 03+00+00 Zorunlu 3 7.5
Akademik Birim:
Öğrenim Türü: Örgün eğitim
Ön Koşullar Sayısal ve Analog İşaret İşleme, İstatistik ve Olasılık Teorisi
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Doktora
Dersin Koordinatörü: Atilla ÖZMEN
Dersin Amacı: Sinyal işleme ve iletiminde birçok kestirim probleminin çözümü için gerekli olan temel ilke ve yöntemleri öğretmek
Dersin İçeriği: Genel minimum varyansa dayalı kestirim, Cramer-Rao alt sınırı, doğrusal modeller ve yansız kestirimciler, en büyük olabilirlik kestirimi, en küçük kareler kestirimi, yanlı kestirim.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
    Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri


    HAFTALIK PROGRAM

    HaftaKonularÖn Hazırlık


    ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

    S. M. Kay: Fundamentals of Statistical Signal Processing, Vol. 1, Prentice Hall, 1993.


    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 PY10 PY11 PY12