Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	EEM643 - Estimation Theory (Kestirim Kuramı)
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	7.5
Öğretim Elemanları	DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ ALTAN ONAT
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz Yüze
Dersin Önkoşulları	Yok.
Önerilen Dersler	Yok.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	T. Kailath A. H. Sayed and B. Hassibi, Linear Estimation, Prentice Hall Informationand Systems Sciences Series, Prentice Hall, New Jersey, 2000
Okuma Listesi	Doğrusal tahmin konusundaki tüm temel kitaplar.
Değerlendirme	İki arasınav ve bir final sınavı
Staj & Uygulama	Yok.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi (Sinyaller ve Sistemler, Doğrusal Durum-Uzay Modelleri, Rastgele Süreçler vb.)
2. hafta	Temel Kavramların Gözden Geçirilmesi (Sinyaller ve Sistemler, Doğrusal Durum-Uzay Modelleri, Rastgele Süreçler vb.)
3. hafta	Deterministik En Küçük Kareler Problemleri
4. hafta	Deterministik En Küçük Kareler Problemleri
5. hafta	Stokastik En Küçük Kareler Problemleri
6. hafta	Stokastik En Küçük Kareler Problemleri
7. hafta	Yenilik Süreci
8. hafta	Yenilik Süreci
9. hafta	Skaler Süreçler için Wiener Teorisi
10. hafta	Skaler Süreçler için Wiener Teorisi
11. hafta	Doğrusal Kalman Filtresi
12. hafta	Doğrusal Kalman Filtresi
13. hafta	Genişletilmiş Kalman Filtresi
14. hafta	Genişletilmiş Kalman Filtresi

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	30
Proje	1	30
Dönem Sonu Sınavı	1	40
Toplam (%)		100