Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Programlar Hakkında Bilgi

Lisans - Mühendislik Fakültesi - Elektrik-Elektronik Mühendisliği (İngilizce)

Müfredat Adı Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Dönem AKTS Teorik Uygulama
2020 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği (İngilizce) EE4073 Introduction to Optimization Theory Seçmeli 7 5,00 3 0

Dersin İçeriği

Dersin Amacı

Optimizasyon modelleri ve algoritmalari verilir. Ogrenci muhendislikte karsilasilan optimizasyon problemlerine cevap verme yetenegi kazanir.

Öğrenim Türü

-

Dersin İçeriği

Rastgele girdili doğrusal dinamik sistemler; en küçük kareler kestirim yöntemi, toplu ve tekrarlamalı en küçük kareler kestirimi, en iyi doğrusal yansız kestirici, en büyük olasılık kestirimi, ortalama kareli kestirim, durum kestirimi ve Kalman süzgeci, genişletilmiş Kalman süzgeci, Kalman-Bucy süzgeci, parçacık süzgeci, ve bunların elektrik ve elektronik mühendisliğinde uygulamaları.

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Kuramsal icerik uygulamali olarak verilmektedir. Ders notları, sunumlar, ödevler, projeler.

Staj Durumu

Yok

Dersin Sunulduğu Dil

İngilizce

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

D. Simon, Optimal State Estimation, Wiley, NY, 2006 Steven M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume I: Estimation Theory, Prentice Hall; 1. Baskı, 1993, Harry L. Van Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I Wiley-Interscience; 1. Baskı, 2001 Jerry M. Mendel, Lessons in Estimation Theory for Signal Processing, Communications, and Control, Prentice Hall; 2. Baskı, 1995

Dersin Web Sayfası

-

Öğrenme Çıktıları

  • Belirsizlikler ve rastgele girişli doğrusal dinamik sistemlerin gösterimi ve modelleme bilgisi
  • Parametre kestirimi ve doğrusal zamanla değişmeyen sistemlerin tanımlanması için kullanılan modern kestirim yöntemlerinin uygulanma becerisi
  • Modern durum kestirim yöntemleri bilgisi ve uygulaması
  • Sinyal, durum ve parametre kestirimi için kullanılan bilgisayar destekli araçları kullanma becerisi

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik
1 Matris cebri, lineer ve non-lineer sistemler, benzetim ,kararlılık, denetlenebilirlik ve gözlenebilirlik
2 Olasılık, çoklu rastgele değişkenler, rastgele süreçler, beyaz gürültü
3 Ağırlıklı ve tekrarlamalı en küçük kareler kestirimi, Wiener süzgeci
4 Ayrık zamanlı Kalman süzgeçlerinin elde edilmesi ve özellikleri, kovaryansın alternatif yayılımı
5 Ardışık Kalman süzgeçlemesi, karekök ve U-D süzgeçlemesi
6 Ölçüm gürültüsü, sürekli durum süzgeçlemesi, kısıtlı Kalman süzgeci
7 Sürekli ve ayrık zamanlı beyaz gürültü, Riccati eşitliklerine alternatif çözümler, yatışkan durumlu sürekli zamanlı Kalman süzgeçleri
8 Ara Sınav Haftası
9 Kalman süzgeci için alternatif bir form sabit noktalı düzeltme, sabit aralıklı düzeltme
10 Çoklu model kestirimi, azaltılmış dereceli Kalman süzgeçleri, senkronizasyon hataları
11 Kalman-Bucy süzgeci tanımı, süzgeç eşitliklerinin elde edilmesi, Wiener-Hopf eşitlikleri
12 Genişletilmiş Kalman süzgeci, yüksek dereceli yaklaşımlar, parametre kestirimi
13 Unscented Kalman süzgeci dönüşümleri, nonlineer dönüşümlerin ortalaması ve kovaryansı
14 Bayesian durum kestirimi, parçacık süzgeci
15 Elektrik ve elektronik mühendisliği uygulamaları
16 Ders Çalışma Haftası
17 Yarı Yıl Sonu Sınavı

Değerlendirme

Değerlendirme Değer
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 60
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri Değer
Final Sınavı 100

Öğrenci İş Yükü Hesabı

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma 47 1 47
Proje ve Hazırlığı 1 10 10
Ödev ve Hazırlığı 6 4 24
Arasınav ve Hazırlığı 1 22 22
Final ve Hazırlığı 1 33 33

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ1
ÖÇ2
ÖÇ3
ÖÇ4
ÖÇ5