Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
TEL 608E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
İzge Kestirim Yöntemleri
İngilizce
Spectral Estimation Methods
Dersin Kodu
TEL 608E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
-
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Tayfun Akgül
Dersin Amaçları
Bu derste konuşma, ses, video ve görüntü analizinde ve tibbi uygulamalar, sismoloji, radar ve sonar uygulamaları gibi birçok uygulamada kullanılan klasik ve yeni izge kestirim yöntemlerinin analiz edilmesi, özelliklerinin türetilmesi, avantaj ve eksikliklerin tartışılması amaçlanmaktadır.
Dersin Tanımı
Klasik ve modern izge kestirim yöntemlerinin ayrıntılarıyla inceleneceği bu dersin içeriği şöyledir: Olasılık yoğunluk fonksiyonları; beklentiler; süreçler; öz-ilişki (correlation) ve öz-ortak değişinti (covariance) matris ve vektör manipülasyonları; ayrık-zamanlı rasgele sinyaller; enerji ve güç izgesel yoğunlukları. Parametrik olmayan İzgesel Kestirimler: Periyodogram; ortalama periyodogram, Blackman-Tukey yöntemi ve diğer geliştirilmiş periyogram yöntemleri (Bartlett, Welch, Daniell yöntemleri); Parametrik olmayan izgesel kestirimcilerin istatistiksel özellikleri; Rasyonel izgesel modeller-Öz-bağlanımlı izgesel kestirim; Hareketli ortalamalı izgesel kestirim; Öz-bağlanımlı hareketli ortalamalı izgesel kestirim; Yule-Walker eşitlikleri; parametre kestirim teknikleri; istatistiksel özellikler. Süzgeç-bankası tabanlı yaklaşımlar: Periyodogramın süzgeç-bankası açıklaması, Capon yöntemi, Capon ve AR yöntemler arasındaki ilişki. İleri kavramlar: Sinüzoidal parametre kestirimi, MUSIC, ESPRIT. Dizi Sinyal İşlemeye Giriş: Problem tanımlanması; dizgisel izge kestirimi. Dizi Sinyal İşleme: Parametrik ve parametrik olmayan kestirim teknikleri; özellikleri. Uygulamalar: sualtı akustiği, sonar, radar sinyal analizi ve biyosinyal analizi ile ilişkili konular.
Dersin Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayan yüksek lisans/doktora öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar;
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Steven M. Kay, Modern Spectrum Estimation: Theory and Application, Prentice-Hall, 1988.
Diğer Referanslar
2. P. Stoica, R.L. Moses, Introduction to Spectral Analysis, Prentice-Hall, 1997.
3. P. Stoica, R.L. Moses, Spectral Analysis of Signals, Prentice-Hall, 2005.
4. D.G. Manolakis, D. Manolakis,V.K. Ingle, S. M. Kogon, Statistical and Adaptive Signal Processing: Spectral Estimation, Signal Modelling, Adaptive Filtering and Array Processing, Artech House Signal Processing Library, 2005.
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024