Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
TEL 515E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
İstatiksel İşaret İşleme
İngilizce
Statist.Signal Processing
Dersin Kodu
TEL 515E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
1
3
3
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Işın Erer
Dersin Amaçları
• Durağan rasgele girişli doğrusal sistemlerin analizi
• Rasgele işaretlerin parametric modellenmesi
• Optimum sayısal süzgeçlerin tasarımı
• Raslantı süreçlerinin güç spektrumlarının kestirimi için gerekli bilgilerin verilmesi amaçlanmaktadır
Dersin Tanımı
Ayrık zamanlı işaret işlemenin temelleri. Ayrık rasgele süreçler. Rasgele değişkenler, vektörler ve diziler. Durağan rasgele girişli doğrusal sistemlerin analizi. Rasgele vektörler için yenilik gösterilimi. İşaret modelleme, AR, MA, ARMA modeller. Levinson ve Schür algoritmaları. Optimum doğrusal süzgeçler, Normal denklemlerin çözümü. Doğrusal öngörü. Optimum doğrusal süzgeçler için algoritma ve yapılar. Wiener ve Kalman süzgeçleri. İşaret modellemesi ve parametrik spektral kestirim.
Dersin Çıktıları
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
M. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modelling, John Wiley&Sons, 1996.
Diğer Referanslar
D. G. Manolakis, V. K. Ingle, S. M. Kogan, Statistical and Adaptive signal Processing, Mc Graw-Hill, 2000.
C.W. Therrien, Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing, Prentice Hall, 1992.
S. J. Orfanidis, Optimum Signal Processing, Mc Graw-Hill, 1988.
R. M. Gray, L. D. Davisson, An introduction to statistical Signal Processing , Cambridge University, 2010.
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024