Ana içeriğe atla

Ders Detayı

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
SEZİM VE KESTİRİM KURAMI-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR
Dersi VerenlerProf.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu derste sezim ve kestirim kuramının temelleri işlenecektir. Ders sistemlerin modellenmesindeki temel anlayışı gürültü ile beraber ela alınarak, sezim ve kestirim tekniklerinin bu sistemlere nasıl uygulanacağını gösterecektir. Daha sonra sezim problemini gürültünün bilinmediği ve eldeki sinyalin rastlantısal ya da rastlantısal olmaması durumuna daha geniş bir boyutta ele alacaktır.
Dersin İçeriğiBu ders; Kestirim Kuramına giriş ve En düşük sapmalı varyans kestirimi ,Cramer-Rao Alt Sınırı (CRLB),Doğrusal Modeller,Genel MVU Kestirim Yaklaşımı,Sapmasız en iyi doğrusal kestirim (BLUE),En büyük olabilirlik kestirimi (ML),En küçük kareler (LS) 1,En küçük kareler (LS) 2,Bayes Felsefesi,Genel Bayes Kestirimleri,Doğrusal Bayes Kestirimleri,Kalman Süzgeçleri,Sezim probleminin matematiği ve İstatistiksel Sezim Kuramı I, İstatistiksel Sezim Kuramı II; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Kestirimlerde tutarlılık ve sapma konularını hesaplar. 12, 16, 21, 9A, E, F
2. Parametre kestirimi için en uygun kriteri seçer. 12, 16, 21, 9A, E, F
3. Kestirim problemleri için kestirimin performans sınırlarını belirler. 12, 16, 21, 9A, E, F
4. Farklı kestirim yaklaşım tekniklerinin performansının belirlenen kestirim sınırları ile analiz eder. 12, 16, 21, 9A, E, F
5. Klasik ya da Bayes tabanlı kestirim yaklaşımlarını verilen bir problem için uygun kestirim yaklaşımını geliştirir. 12, 16, 21, 9A, E, F
6. İstatistiksel karar kuramını gürültünün bilinen ve bilinmeyen durumlarına uygular. 10, 12, 16, 21, 9A, E, F
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Kestirim Kuramına giriş ve En düşük sapmalı varyans kestirimi 1 nolu kitabın 2. bölümünün okunması.
2Cramer-Rao Alt Sınırı (CRLB)Chapter 3 of Textbook 1.
3Doğrusal Modeller1 nolu kitabın 4. bölümünün okunması.
4Genel MVU Kestirim Yaklaşımı1 nolu kitabın 5. bölümünün okunması.
5Sapmasız en iyi doğrusal kestirim (BLUE)1 nolu kitabın 6. bölümünün okunması.
6En büyük olabilirlik kestirimi (ML)1 nolu kitabın 7. bölümünün okunması.
7En küçük kareler (LS) 11 nolu kitabın 8. bölümünün yarısının okunması.
8En küçük kareler (LS) 21 nolu kitabın 8. bölümünün geri kalan kısmının okunması.
9Bayes Felsefesi1 nolu kitabın 10. bölümünün okunması.
10Genel Bayes Kestirimleri1 nolu kitabın 11. bölümünün okunması.
11Doğrusal Bayes Kestirimleri1 nolu kitabın 12. bölümünün okunması.
12Kalman Süzgeçleri1 nolu kitabın 13. bölümünün okunması.
13Sezim probleminin matematiği ve İstatistiksel Sezim Kuramı I2 nolu kitabın 1 ve 2. bölümlerinin okunması.
14 İstatistiksel Sezim Kuramı II2 nolu kitabın 3 ve 4. bölümlerinin okunması.
Kaynak
1. "Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 1: Estimation Theory” Steven Kay, ISBN: 978-0133457117 2. “Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 2: Detection Theory” Steven Kay, ISBN-13: 007-6092032243
1. "An Introduction to Signal Detection and Estimation” by Vincent Poor, ISBN: 978-0387941738 2. “Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I” by Harry L. Van Trees, ISBN: 978-

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
X
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
X
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
X
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100
AKTS / İşyükü Tablosu
EtkinlikSayıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Saati14342
Rehberli Problem Çözme000
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi430120
Okul Dışı Diğer Faaliyetler000
Proje Sunumu / Seminer14040
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı000
Ara Sınav ve Hazırlığı12424
Genel Sınav ve Hazırlığı12424
Performans Görevi, Bakım Planı000
Toplam İş Yükü (Saat)250
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(250/30)8
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır.

Dersin Detaylı Bilgileri

Ders Tanımı

DersKoduYarıyılT+U SaatKrediAKTS
SEZİM VE KESTİRİM KURAMI-Güz Dönemi3+038
Ders Programı
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Diliİngilizce
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüPrograma Bağlı Seçmeli
Dersin KoordinatörüProf.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR
Dersi VerenlerProf.Dr. Mehmet Kemal ÖZDEMİR
Dersin Yardımcıları
Dersin AmacıBu derste sezim ve kestirim kuramının temelleri işlenecektir. Ders sistemlerin modellenmesindeki temel anlayışı gürültü ile beraber ela alınarak, sezim ve kestirim tekniklerinin bu sistemlere nasıl uygulanacağını gösterecektir. Daha sonra sezim problemini gürültünün bilinmediği ve eldeki sinyalin rastlantısal ya da rastlantısal olmaması durumuna daha geniş bir boyutta ele alacaktır.
Dersin İçeriğiBu ders; Kestirim Kuramına giriş ve En düşük sapmalı varyans kestirimi ,Cramer-Rao Alt Sınırı (CRLB),Doğrusal Modeller,Genel MVU Kestirim Yaklaşımı,Sapmasız en iyi doğrusal kestirim (BLUE),En büyük olabilirlik kestirimi (ML),En küçük kareler (LS) 1,En küçük kareler (LS) 2,Bayes Felsefesi,Genel Bayes Kestirimleri,Doğrusal Bayes Kestirimleri,Kalman Süzgeçleri,Sezim probleminin matematiği ve İstatistiksel Sezim Kuramı I, İstatistiksel Sezim Kuramı II; konularını içermektedir.
Dersin Öğrenme KazanımlarıÖğretim YöntemleriÖlçme Yöntemleri
1. Kestirimlerde tutarlılık ve sapma konularını hesaplar. 12, 16, 21, 9A, E, F
2. Parametre kestirimi için en uygun kriteri seçer. 12, 16, 21, 9A, E, F
3. Kestirim problemleri için kestirimin performans sınırlarını belirler. 12, 16, 21, 9A, E, F
4. Farklı kestirim yaklaşım tekniklerinin performansının belirlenen kestirim sınırları ile analiz eder. 12, 16, 21, 9A, E, F
5. Klasik ya da Bayes tabanlı kestirim yaklaşımlarını verilen bir problem için uygun kestirim yaklaşımını geliştirir. 12, 16, 21, 9A, E, F
6. İstatistiksel karar kuramını gürültünün bilinen ve bilinmeyen durumlarına uygular. 10, 12, 16, 21, 9A, E, F
Öğretim Yöntemleri:10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 21: Benzetim/Simülasyon Tekniği, 9: Anlatım Yöntemi
Ölçme Yöntemleri:A: Klasik Yazılı Sınav, E: Ödev, F: Proje Görevi

Ders Akışı

SıraKonularÖn Hazırlık
1Kestirim Kuramına giriş ve En düşük sapmalı varyans kestirimi 1 nolu kitabın 2. bölümünün okunması.
2Cramer-Rao Alt Sınırı (CRLB)Chapter 3 of Textbook 1.
3Doğrusal Modeller1 nolu kitabın 4. bölümünün okunması.
4Genel MVU Kestirim Yaklaşımı1 nolu kitabın 5. bölümünün okunması.
5Sapmasız en iyi doğrusal kestirim (BLUE)1 nolu kitabın 6. bölümünün okunması.
6En büyük olabilirlik kestirimi (ML)1 nolu kitabın 7. bölümünün okunması.
7En küçük kareler (LS) 11 nolu kitabın 8. bölümünün yarısının okunması.
8En küçük kareler (LS) 21 nolu kitabın 8. bölümünün geri kalan kısmının okunması.
9Bayes Felsefesi1 nolu kitabın 10. bölümünün okunması.
10Genel Bayes Kestirimleri1 nolu kitabın 11. bölümünün okunması.
11Doğrusal Bayes Kestirimleri1 nolu kitabın 12. bölümünün okunması.
12Kalman Süzgeçleri1 nolu kitabın 13. bölümünün okunması.
13Sezim probleminin matematiği ve İstatistiksel Sezim Kuramı I2 nolu kitabın 1 ve 2. bölümlerinin okunması.
14 İstatistiksel Sezim Kuramı II2 nolu kitabın 3 ve 4. bölümlerinin okunması.
Kaynak
1. "Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 1: Estimation Theory” Steven Kay, ISBN: 978-0133457117 2. “Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 2: Detection Theory” Steven Kay, ISBN-13: 007-6092032243
1. "An Introduction to Signal Detection and Estimation” by Vincent Poor, ISBN: 978-0387941738 2. “Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I” by Harry L. Van Trees, ISBN: 978-

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı

Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
NoProgram Yeterliliği Katkı Düzeyi
12345
1
Temel bilimleri, matematik ve mühendislik bilimlerini üst düzeyde anlar ve uygular, alanında en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir.
X
2
Mühendisliğin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrar, yeni ve karmaşık fikirleri analiz, sentez ve değerlendirmede uzmanlık gerektiren bilgileri kullanarak özgün sonuçlara ulaşır.
X
3
Bir alanda en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir.
X
4
Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar.
X
5
Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur.
X
6
Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirerek bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır.
X
7
Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygular ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir.
X
8
Bilimsel bilgi birikimini yazılı ve sözlü olarak etkin bir şekilde ifade eder, en az bir yabancı dilde Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde iletişim kurar ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.
X
9
Uzmanlık alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar
X
10
Mühendislik alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtır, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunur ve toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlerin gelişimini destekler.
X

Değerlendirme Sistemi

Katkı DüzeyiMutlak Değerlendirme
Ara Sınavın Başarıya Oranı 50
Genel Sınavın Başarıya Oranı 50
Toplam 100

Sayısal Veriler

Öğrenci Başarı Durumu

Ekleme Tarihi: 09/11/2023 - 18:03Son Güncelleme Tarihi: 09/11/2023 - 18:04