Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
BİYOMEDİKALDE İSTATİSTİKSEL SİNYAL İŞLEME Üçüncü Düzey BMM 614 Seçmeli 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı İstatistiksel Süreçler ve Biyomedikal Sinyallerin İstatistiksel olarak işlenmesinde bilgi sahibi olmak
Dersin Tanımı Rastgele süreçlerin öğrenilmesi ve İstatistiksel analiz gerçekleştirilmesi

Dersin İçeriği
1 Ayrık Zamanlı Sinyaller ve Sistemler: Temel Sistem Özellikleri, Lineer Zamana Göre Değişmeyen Sistemler
2 Ayrık Zamanlı Sinyaller ve Sistemler:Sabit Katsayılı Lineer Fark Denklemleri
3 Ayrık Zamanlı Sinyaller ve Sistemler: Z Dönüşümü ve Uygulamaları
4 Lineer Cebir Uygulamaları: Lineer Bağımsızlık, Alt Uzaylar
5 Lineer Cebir Uygulamaları:Öz değerler, Öz vektörler
6 Rastgele Değişkenler, Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu, Ortogonal Rastgele Değişkenler
7 Rastgele Değişkenler, En küçük Kareler Yaklaşımı, Rastgele Süreçler
8 Rastgele Süreçlerde Filtreleme, Spektral faktorizasyon
9 Özyinelemeli Kayan ortalamalı, Özyinelemeli, Kayan Ortalamalı Rastgele Süreçler
10 Sinyal Modelleme; Pade, Prony Yaklaşımı
11 Stokastik Modeller, Özyinelemeli Kayan Ortalamalı Modeller
12 Wiener Filtreleme
13 Parametrik Olmayan Güç Spektrum Tahmini
14 En Küçük Kareler Filtreleme ve Tahmin Yöntemi
15 -
16 -
17 -
18 -
19 -
20 -

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Durağan ve durağan olmayan süreçleri öğrenme
2 İstatistiksel analiz hakkında bilgi sahibi olma
3 Tahmin teorisini tanıma ve istatistiksel sinyal işlemeyi öğrenme
4 Sinyal Modelleme ve stokastik model oluşturma
5 -
6 -
7 -
8 -
9 -
10 -

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Biyomedikal mühendisliğinin bir uzmanlık alanında en ileri düzeyde, sistematik ve kapsamlı bilgiye sahip olur; alanın güncel literatürüne, araştırma yöntemlerine ve teknolojik gelişmelerine hâkim olur.
2 Mühendislik, matematik, yaşam bilimleri ve klinik bilimlere ait bilgileri özgün biçimde bütünleştirerek karmaşık biyomedikal problemleri tanımlar ve yeni araştırma soruları oluşturur.
3 Bilime veya teknolojiye yenilik getiren özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak tasarlar, yürütür, yönetir ve sonuçlandırır.
4 Yeni veya sınırlı verilerden hareketle özgün modeller, yöntemler, algoritmalar, biyomalzemeler veya biyomedikal teknoloji çözümleri geliştirir; bunların geçerliliğini ve sınırlılıklarını eleştirel olarak analiz eder.
5 Alanındaki mevcut bilgi, yöntem ve uygulamaları eleştirel biçimde değerlendirerek bilginin sınırlarını genişleten ve ulusal ya da uluslararası düzeyde yayımlanabilir özgün sonuçlar üretir.
6 Disiplinlerarası araştırma takımlarını oluşturur veya yönetir; bilimsel iş birliklerinde liderlik, problem çözme ve karar verme sorumluluğu üstlenir.
7 Biyomedikal mühendisliğindeki yeni ve gelişmekte olan alanları izler; yeni düşünce, yöntem ve araştırma yaklaşımlarının geliştirilmesine öncülük eder.
8 Özgün araştırma sonuçlarını Türkçe ve en az bir yabancı dilde bilimsel yayın, rapor, proje ve sözlü sunum yoluyla ulusal ve uluslararası akademik, klinik, endüstriyel ve toplumsal çevrelere aktarır ve savunur.
9 Biyomedikal araştırma ve teknolojilerin etik, hukuki, klinik, ekonomik, çevresel ve toplumsal sonuçlarını değerlendirir; kalite, hasta güvenliği ve ulusal gereksinimler doğrultusunda politika, danışmanlık veya yenilikçi çözüm geliştirilmesine katkı sağlar.
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 14 1 14
Ödevler 2 10 20
Sunum / Seminer hazırlama 2 15 30
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 24 24
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 24 24
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 5 5 25
Toplam iş yükü     185
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 50
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 50
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı 1- Statistical Signal processing and Modelling, Monson H. Hayes, Johm Wiley, 1996
Yardımcı Kaynaklar 2- Statistical and Adaptive Signal Processing: Spectral Estimation, Signal Modeling, Adaptive Filtering and Array Processing, Dimitris Manolakis, Vinay K. Ingle, Stephen M. Kogon, 2005.

Ders İle İlgili Dosyalar