| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezli Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
|
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- z-dönüşümü, Laplace dönüşümü, Fourier analizi konularını öğrenir.
- Sayısal filtre tasarımını öğrenir.
- Güç spektral kestirim yöntemlerini öğrenir.
- Derste öğrenilenleri ödevlerde MATLAB veya benzeri programlarda uygulayabilmek.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | Yok |
|---|
| Ders Tanımı | Sinyal ve sistemlerin analizinde temel kavramların hatırlatılması ve bu konuda ileri konuların öğretilmesi. Teorik bilgilerin Biyomedikal mühendisliği içerisinde yer alan uygulamalar ile pekiştirilmesi. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Fourier Dönüşümü-sürekli zamanlı ve ayrık zamanlı, Ayrık Fourier Dönüşümü |
|
2. Hafta |
Örnekleme teoremi, doğrusal zamanda değişmeyen sistemlerin analizi. |
|
3. Hafta |
z-dönüşümü ve Laplace dönüşümü: kutuplar, sıfırlar, kararlılık ve nedensellik. |
|
4. Hafta |
Fourier analizinde faz etkisi, gurup gecikmesi. |
|
5. Hafta |
Zaman-frekans bölgesi analizi: Kısa zamanlı Fourier dönüşümü, Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT). |
|
6. Hafta |
Rastgele süreçler: Öz ilinti ve çapraz ilinti fonksiyonları, güç yoğunluk spektrumu, enerji spektrumu. |
|
7. Hafta |
Sayısal filtre tasarımı: FIR ve IIR filtre tasarımları. |
|
8. Hafta |
Sayısal filtre tasarımı: FIR ve IIR filtre tasarımları. |
|
9. Hafta |
Doğrusal Öngörü (Kestirim) ve Optimum Doğrusal Filtreler: İleri ve geri doğrusal öngörü, doğrusal öngörü-hata filtrelerinin özellikleri. |
|
10. Hafta |
Doğrusal Öngörü (Kestirim) ve Optimum Doğrusal Filtreler: İleri ve geri doğrusal öngörü, doğrusal öngörü-hata filtrelerinin özellikleri. |
|
11. Hafta |
Güç Spektrumu Kestirim Yöntemleri: parametrik ve parametrik olmayan yöntemler. |
|
12. Hafta |
Güç Spektrumu Kestirim Yöntemleri: parametrik ve parametrik olmayan yöntemler. |
|
13. Hafta |
Biyomedikal işaretlerde uygulamalar. |
|
14. Hafta |
Biyomedikal işaretlerde uygulamalar. |
|
| Kaynaklar | Digital Signal Processing, Principles, Algorithms and Applications, 4th Ed. J.G.Proakis, D.G. Manolakis. Pearson Education, Prentice Hall.
Biomedical Signal Analysis: A Case Study Approach by Rangaraj M. Rangayyan, Wiley Interscience, 2001.
|
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Örnek Olay İncelemesi
- Eğitim-Uygulama
- Sunum
- Tartışma
- Soru-Cevap
- Sorun/Problem Çözme
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
30 |
| Ödev |
3 |
30 |
| Toplam(%) |
|
60 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
72 |
72 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
0 |
0 |
0 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
2 |
3 |
6 |
| Final Sınavına Hazırlık |
1 |
24 |
24 |
| Ders Saati |
14 |
3 |
42 |
| Ara Sınava Hazırlık |
1 |
11 |
11 |
| Laboratuvar |
0 |
0 |
0 |
| Final Sınavı |
1 |
96 |
96 |
| Ödevler |
3 |
12 |
36 |
| Toplam İş Yükü | 287 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 9.56 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
