Bilgi Paketi / Ders Kataloğu - Adnan Menderes Üniversitesi

Genel Bilgiler Birimin Kadrosu Akademik Bilgiler Program Çıktıları Öğretim Planı İletişim Bilgileri

Bilgi Paketi İçerik Sorumlusu

Sezim ve Kestirim Kuramı

Ders Kodu	: EEE532
Ders Türü	: Seçmeli
Ders Grubu	: Yüksek Lisans
Eğitim Dili	: Türkçe
Staj Durumu	: Yok

Teori	: 3
Uyg.	: 0
Kredi	: 3
Laboratuvar	: 0
AKTS	: 6

Amaç

Bu dersin temel amacı, öğrencilere sezim ve kestirim kuramı esaslarını öğrencilere tanıtmaktır. Bu kapsamda, deterministik ve rasgele sinyallerin sezimi incelenecektir. Bayes ve maksimum olabilirlik yaklaşımları kullanılarak, gürültülü sinyallerden parametre kestirimi gerçekleştirilecektir.

Özet İçerik

Hipotez testi: Bayes, enküçük-enbüyük ve Neyman-Pearson yaklaşımları, deterministik ve rasgele sinyallerin sezimi, genel minimum varyans yansız kestirim, Cramer-Rao alt sınırı, maksimum olabilirlik kestirimi

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Öğrenme Çıktıları

1.	Sezim kavramına aşina olmak ve sezim kuramını sinyal işlemede kullanabilmek,
2.	Deterministik ve rasgele sinyaller için sezim problemlerini tanımlayabilmek,
3.	Sinyallerin sezimi için Bayes, enküçük-enbüyük ve Neyman-Pearson yöntemlerini uygulayabilmek,
4.	Kestirim problemi oluşturabilmek ve olabilirlik fonksiyonunu belirlemek,
5.	Minimum varyans yansız ve maksimum olabilirlik kestiricileri tasarlayabilmek.

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

1.	S. M. Kay: Fundamentals of Statistical Signal Processing, Vol. 1, Estimation Theory.
2.	S. M. Kay: Fundamentals of Statistical Signal Processing, Vol.2 Detection Theory.
3.	An Introduction to Signal Detection and Estimation, H. Vincent Poor

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

1. Hafta - Teorik

Sinyal işlemede sezim kuramı: Sezim problemi

2. Hafta - Teorik

İstatistiksel karar kuramı, Neyman-Pearson kuramı

3. Hafta - Teorik

Minimum Bayes risk sezici – İkili hipotez

4. Hafta - Teorik

Bilinmeyen parametreli deterministik sinyaller

5. Hafta - Teorik

Bilinmeyen parametreli rasgele sinyaller

6. Hafta - Teorik

Bilinmeyen gürültü parametreleri, beyaz Gauss gürültüsü, renkli WSS Gauss gürültüsü

7. Hafta - Teorik

GLRT ve Rao Testleri

8. Hafta - Teorik

Bayes kestirim kuramı, Ara Sınav

9. Hafta - Teorik

Minimum varyans yansız kestirim

10. Hafta - Teorik

Cramer-Rao alt sınırı (CRAS), beyaz Gausss gürültülü sinyallerde CRAS

11. Hafta - Teorik

Maksimum olabilirlik kestirimi, en küçük kareler kestirimi

12. Hafta - Teorik

Minimum ortalama karesel hata kestirimi

13. Hafta - Teorik

Maksimum sonsal olasılık kestirimi

14. Hafta - Teorik

Wiener ve Kalman filtreleme

Değerlendirme

Değerlendirme Türü	Adet	Yüzde
Derse Katılım (Performans)	1	%5
Ödev	2	%10
Ara Sınav (Vize)	1	%15
Dönem Sonu Sınavı (Final)	1	%70

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlik	Sayısı	Ön Hazırlık	Süre	Toplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders	14	1	3	56
Ödev	2	14	0	28
Bireysel Çalışma	14	3	0	42
Ara Sınav	1	10	2	12
Dönem Sonu Sınavı	1	10	2	12
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)				150

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

	PÇ-1	PÇ-2	PÇ-3	PÇ-4	PÇ-5	PÇ-6	PÇ-7
OÇ-1	4	4	4	4	4	4	4
OÇ-2	4	4	4	4	4	4	4
OÇ-3	4	4	4	4	4	4	4
OÇ-4	4	4	4	4	4	4	4
OÇ-5	4	4	4	4	4	4	4

Bilgi Paketi İçerik Sorumlusu