|
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
|
|
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- |
-
|
|
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 Mühendisliğinde bir uzmanlık alanında derinlemesine bilgi edinmek, literatüre vakıf olmak.
|
|
|
2- |
Uzmanlık alanında problem tanımlama formüle etme, araştırma yapma, modelleme, analiz yapma yeteneklerini kazanmak.
|
|
|
3- |
Araştırma sonuçlarını analiz ederek sonuçlar çıkarma ve bunları yazılı sözlü sunma becerisi kazanma.
|
|
|
4- |
Mühendislik bilgilerini yaşam bilimleri alanında etkin kullanma yeteneği kazanmak.
|
|
|
5- |
Disiplinler arası çalışmalarda takım çalışması yapabilmek.
|
|
|
6- |
Araştırma sonuçlarını çok kullanılan bir yabancı dilde yazılı ve sözlü sunabilmek.
|
|
|
7- |
Yaşam boyu öğrenme, yeni bilgilere erişebilme, yeni alanlara yönelebilme becerisini kazanmak.
|
|
|
8- |
Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanmak.
|
|
|
9- |
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
|
|
|
10- |
Hastanelerde teknoloji kullanımında kalite ve güveni artırmak için klinik mühendisliği alanında eğitim ve danışma hizmeti sağlayabilme.
|
|
|
11- |
Hastane, sağlık örgütleri ve tıbbi teknoloji üretici/satıcılarına danışmanlık ve teknik destek hizmeti sağlayabilme.
|
|
|
12- |
Yeni biyomalzemeler üzerine bilgi ve beceri kazanma.
|
|
|
13- |
Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanma.
|
|
|
14- |
Araştırıcı, üretici ve girişimci kapasiteye sahip olabilme.
|
|
|
15- |
Çağdaş, yenilikçi, katılımcı olabilme, kendini iyi ifade edebilme, kalite ve kalite yönetimi konularında bilinç sahibi olabilme.
|
|
|
16- |
Ulusal gereksinimlere öncelik verebilme ve bu konulardaki gelişmeleri yakından izleyebilme.
|
|
|
17- |
Biyomedikal alanındaki bilimsel çalışma sonuçlarını ulusal ve evrensel çevrelere aktarabilme ve öncülük edebilme.
|
|
|
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 iş 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
2- Statistical and Adaptive Signal Processing: Spectral Estimation, Signal Modeling, Adaptive Filtering and Array Processing, Dimitris Manolakis, Vinay K. Ingle, Stephen M. Kogon, 2005.
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
|
|