| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Elektrik ve Elektronik Mühendisliği - Elektrik ve Elektronik Mühendisliği (İngilizce) - Tezli Yüksek Lisans - 2014 | EEE8033 | Random Processes | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Tezli Yüksek Lisans - Fen Bilimleri Enstitüsü - Elektrik-Elektronik Mühendisliği (İngilizce)
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu dersin amacı Elektrik ve Elektronik Mühendisliği'de ileri işaret işlemenin temeli olan rastgele süreçleri lisansüstü öğrencilere öğretmektir. Rastgele süreçler ses ve görüntü işleme, haberleşme sistemleri, radar gibi konuların teorisini anlamak için temel bir derstir.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Olasılık teorisinin temel kavramları, ayrık rasgele değişkenler, bir rastgele değişken, rastgele değişken çiftleri, vektör rastgele değişkenler, rastgele değişkenlerin kestirimi, rastgele değişkenlerin toplamları ve uzun dönem ortalamaları, rastgele süreçler, güç spektral yoğunluğu, lineer sistemlerin rastgele sinyallere cevabı, Kalman filtresi.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Sınıf içi yüzyüze eğitim
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Alberto Leon-Garcia, "Probability, Statistics and Random Processes for Electrical Engineering", Prentice Hall, 3rd edition
Dersin Web Sayfası
Yok
Öğrenme Çıktıları
- İkili karar vermeyi kesikli ve sürekli rasgele değişkenlere uygulayabilme
- Çok değişkenli bir Gauss Rasgele Vektörü ifade edebilme.
- MAP, ML ve MMSE tahmincilerini tanımlayabilme.
- Rasgele bir sürecin geniş anlamda durağan olup olmadığını tanımlayabilme
- Tek boyutlu bir Kalman filtresi formüle edebilme.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Giriş ve olasılık teorisinin temel kavramları |
| 2 | Kesikli rasgele değişkenin tanımı, olasılık kütle fonksiyonu, kümülatif dağılım fonksiyonu, ortalama, rasgele değişkenin varyansı |
| 3 | Önemli kesikli rasgele değişkenler, Bernoulli, Binom, Poisson, Geometrik dağılımlar |
| 4 | Bir değişken sürekli rasgele değişkenler, düzgün, Gauss ve üstel dağılımlar, |
| 5 | Bir değişken rasgele değişken ile ikili karar verme. |
| 6 | Rasgele değişken çiftleri, koşullu olasılık ve koşullu beklenti. |
| 7 | Vektör rasgele değişkenler, çeşitli rasgele değişkenlerin fonksiyonları, vektör rasgele değişkenlerin beklenen değerleri |
| 8 | Ara Sınav Haftası 1 |
| 9 | Ortak Gauss rasgele vektörler, rasgele değişkenlerin kestirimi, MAP ve ML kestiricileri |
| 10 | Doğrusal MMSE tahmincisi ve uygulamaları |
| 11 | Rasgele değişkenlerin toplamları ve uzun vadeli ortalamalar |
| 12 | Rasgele bir sürecin tanımı, ayrık zamanlı süreçler, Poisson süreci, durağan rasgele süreçler |
| 13 | Güç spektral yoğunluğu, doğrusal sistemlerin rastgele sinyallere tepkisi. |
| 14 | Ara Sınav Haftası 2 |
| 15 | Optimum doğrusal sistemler ve Kalman filtresi |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| 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 | 15 | 6 | 90 |
| Ödev ve Hazırlığı | 5 | 4 | 20 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Rapor ve Hazırlığı | 1 | 10 | 10 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 2 | 20 | 40 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |