Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Türkçe
    • Türkçe Türkçe
    • İngilizce İngilizce
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği ABD-(İngilizce)
  • Elektrik-Elektronik Müh.Anabilim Dalı-(İng) Doktora
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Statistical Signal Processing (İstatistiksel İşaret İşleme)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • Öğrenme Çıktısının Program Çıktılarına Katkısı

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı EEM667 - Statistical Signal Processing (İstatistiksel İşaret İşleme)
Ders Türü Seçmeli Dersler
Ders Dili İngilizce
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 7.5
Öğretim Elemanları DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ CAN UYSAL
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze anlatım
Dersin Önkoşulları Dersin ön koşulu/eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler Bu dersi alacak öğrencilerin EEM 504 Random Variables and Stochastic Processes dersini almaları önerilir.
Okuma Listesi
Değerlendirme 1 arasınav, 1 final, 1 proje ve haftalık ödevler
Staj & Uygulama Yok
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta Ayrık-Zaman Sinyal İşleme
2. hafta Ayrık-Zaman Sinyal İşleme
3. hafta Lineer Cebir Tekrarı
4. hafta Lineer Cebir Tekrarı
5. hafta Discrete-Time Random Process; Random Variables; Ensemble Averages; Independent, Uncorrelated and Orthogonal Random Variables; Gaussian Random Variables
6. hafta Discrete-Time Random Process; Random Processes; Autocovariance and Autocorrelation Matrices; Ergodicity; Spectral Factorization; Special Types of Random Processes
7. hafta Signal Modeling; Pade Approximation; Prony's Method
8. hafta Signal Modeling: Pole-Zero Modeling; Shanks's Method; All-Pole Modeling
9. hafta Signal Modeling: Autocorrelation Methos, Covariance Method; Stochastic Models: Autoregressive Moving Average Models
10. hafta Signal Modeling: Stochastic Models: Autoregressive Models, Moving Average Models
11. hafta Levinson Recursion
12. hafta Spectrum Estimation: Nonparametric Methods, Periodogram, Modified Periodogram, Bartlett's Method
13. hafta Spectrum Estimation: Nonparametric Methods, Welch's Method, Parametric Methods, Autoregressive Spectrum Estimation, Moving Average Spectrum Estimation
14. hafta Frequency Estimation; Eigendecomposition of the Autocorrelation Matrix; Pisarenko Harmonic Decomposition; MUSIC

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
1.Ara Sınav 1 30
Ödev 1 20
Dönem Sonu Sınavı 1 50
Toplam (%) 100
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri