Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
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.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Statistical Digital Signal Processing, Monson H. Hayes
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