Hoş Geldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen Bilimleri Enstitüsü / TEL 515E / Dersin Bilgileri
 

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. © 2022