Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8EEMS475Uyarlanabilir Süzgeçler3+0+036

Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Metalurji ve Malzeme Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere rasgele işaret işleme, rasgele işaretlerin modellenmesi ve kestirimi, durağan işaretlerin optimum filtrelenmeleri kavramı, filtreleme probleminin iteratif çözümü ve adaptif filtreler (uyarlanabilir süzgeçler) hakkında bilgi aktarılmasıdır. Diğer bir amaç ise öğrencilere uyarlanabilir süzgeçlerin pratik uygulamaları hakkında bilgi aktarmaktır.
Dersin İçeriği Uyarlanabilir süzgeçlere giriş, olasılık teorisi ve rasgele sinyallerin tekrarı, otokorelasyon matrisinin özellikleri, rasgele süreçler ve modelleri (AR, MA, ARMA), Wiener süzgeç, doğrusal öngörüm, dik iniş yöntemi, en küçük ortalama kareler (LMS) ve normalize en küçük ortalama kareler (NLMS) algoritmaları, yinelemeli en küçük kareler algoritması (RLS), akustik eko ve gürültü kontrolü, uyarlanabilir süzgeç uygulamaları, Kalman süzgeç teorisi ve uygulamaları.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Üye N/A
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Haykin,S., (2002), "Adaptive Filter Theory" , Prentice Hall, 0130901261
Anlatım

Ders Yapısı
Mühendislik Bilimleri %70
Mühendislik Tasarımı %30

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 40
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
2
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 5 70
Ara Sınavlar 1 2 2
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 2 2
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 4 116

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Durağan ve durağan olmayan işaretler (sinyaller) arasındaki farkı açıklayabileceklerdir
2 Atokorolasyon matrisini durağan sinyaller için açıklayabileceklerdir
3 2. dereceden Yule-Walker eşitliğini yazabilecektir
4 2. dereceden Wiener filtre tasarlayabilecektir
5 2. dereceden öngörücü tasarlayabilecektir
6 Uyarlamalı filtre algoritmalarında stokastik iterasyonları yazabileceklerdir
7 Basit uyarlamalı filtre uygulamalarını açıklayabileceklerdir


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Uyarlanabilir Süzgeçlere Giriş
2 Olasılık teorisi ve rasgele sinyallerin tekrarı
3 Otokorelasyon matrisinin özellikleri
4 Rasgele süreçler ve modelleri-1 (AR, MA, ARMA)
5 Rasgele süreçler ve modelleri-2 (AR, MA, ARMA)
6 Wiener süzgeci
7 Doğrusal öngörüm yöntemi
8 Dik iniş yöntemi
9 En küçük ortalama kareler (LMS) algoritması
10 Normalize en küçük ortalama kareler (NLMS) algoritması
11 Yinelemeli en küçük kareler algoritması (RLS)
12 Akustik eko(yankı) ve gürültü kontrolü
13 Uyarlanabilir süzgeç uygulama örnekleri
14 Kalman süzgeç teorisi ve uygulamaları


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
Tüm 5 4 4 1 2 1 1 1 1 1 1 3
Ö1
Ö2
Ö3
Ö4
Ö5
Ö6
Ö7

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.gedik.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=206600&curProgID=63&lang=tr