|
Ön koşul dersleri
|
-
|
|
Eğitimin dili
|
Türkçe
|
|
Koordinatör
|
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
|
|
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı
|
Yrd. Doç .Dr. Fatma LATİFOĞLU
|
|
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
|
-
|
|
Dersin veriliş şekli
|
Sınıf dersleri: Haftada 2 saat teorik temeller.
|
|
Dersin amacı
|
Bu ders biyomedikal işaret işleme uygulamalarının temel kavramlarını, çözüm metodalarını ve operasyonel tekniklerini ve uygulamaları konularını öğretmeyi amaçlamaktadır.
|
|
Dersin tanımı
|
-
|
|
1- |
Biyomedikal Sinyaller e giriş; ECG, PCG, CP: Carotid pulse, EEG, ENG, EMG, EGG, ses sinyalleri;
Sayısal programlamaya giriş (MATLAB kullanımı);
Biyomedikal Sinyallerin Matlab proğramında gösterimi
|
|
2- |
Ayrık zamanlı sinyal ve sistemler; Ayrık zamanlı sinyallerin Matlab proğramında gösterimi, Ayrık zamanlı sistem özelliklerinin Matlab proğramında gösterimi ve uygulamaları
|
|
3- |
Lineer Zamana göre Değişmeyen (LZD) sistemler; LZD sistem uygulamaları
|
|
4- |
Biyomedikal sinyallerde ve sistemlerde konvolüsyon işlemi; Konvolüsyon işleminin Matlab proğramında gösterimi ve uygulamaları
|
|
5- |
Biyomedikal Sinyal ve Sistemlerin Frekans Domeni Analizi: Ayrık Zamanlı Fourier dönüşümü ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
6- |
Biyomedikal Sinyal ve Sistemlerin Frekans Domeni Analizi: Ayrık Fourier dönüşümü ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
7- |
Biyomedikal Sinyal ve Sistemlerin Frekans Domeni Analizi: Hızlı Fourier Dönüşümü Fourier dönüşümü ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
8- |
Örnekleme Teoremi ve Matlab uygulamaları
|
|
9- |
Lineer Zamana göre Değişmeyen Sistemlerin Frekans Domeni analizi; Z Dönüşümü, Transfer fonksiyonları ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
10- |
Sayısal Filtre Yapıları; Sayısal filtre yapılarının gerçeklemesi ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
11- |
Biyomedikal sinyallerde filtreleme: FIR, IIR filtre tasarımı ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
12- |
Biyomedikal sinyallerde filtreleme: IIR filtre tasarımı ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
13- |
Biyomedikal sinyallerde dalga formu analizi ve dalga formu kompleksliği, sinyallerin korelasyon katsayıları, enerjileri ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
14- |
Sinyaller ve sistemlerin frekans domeni karakterizasyonu; Fourier spektrumunun elde edilmesi, güç spektral yoğunluklarının elde edilmesi ve Matlab proğramında uygulamaları
|
|
15- |
|
|
16- |
|
|
17- |
|
|
18- |
|
|
19- |
|
|
20- |
|
|
1- |
Matlab proğramında sinyal işleme uygulamalarının öğrenilmesi
|
|
2- |
Biyomedikal sinyallerin anlaşılması ve bu sinyallerin işlenmesi
|
|
3- |
Biyomedikal sinyallere filtreleme işlemlerinin öğrenilmesi
|
|
4- |
Mühendislik bilgisinin biyomedikal sinyallere uygulanması
|
|
5- |
Sinyalden anlamlı bilginin eldesi.
|
|
6- |
Durağan ve durağan olmayan sinyal işleme metodlarının öğrenilmesi.
|
|
7- |
Biyomedikal işaret işleme ile ilgili kavramların, çözüm metotlarının ve operasyonel tekniklerinin ve uygulamaların anlaşılması
|
|
8- |
|
|
9- |
|
|
10- |
|
|
*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
|
|
1- |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
|
|
|
2- |
Karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
|
|
|
3- |
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
|
|
|
4- |
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
|
|
|
5- |
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
|
|
|
6- |
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
|
|
|
7- |
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
|
|
|
8- |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
|
|
|
9- |
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
|
|
|
10- |
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
|
|
|
11- |
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
|
|
|
12- |
12 a) biyoloji ve fizyoloji konularını anlayabilme;
|
|
|
13- |
12 b) türevsel denklemler ve istatistik dahil, ileri matematik, fen ve mühendislik bilgilerini biyoloji ve mühendisliğin arakesitindeki problemlerin çözümüne uygulayabilme becerisi;
|
|
|
14- |
12 c) canlı sistemler üzerinde ölçüm yapabilme ve bu ölçümlerden toplanacak verileri yorumlama becerisi;
|
|
|
15- |
12 d) canlı ve cansız malzemeler ve sistemler arasındaki etkileşime ilişkin problemleri çözme becerisi
|
|
|
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 iş yükü
|
|
|
Sayısı
|
Süresi (saat)
|
Sayı*Süre (saat)
|
|
Yüz yüze eğitim
|
14
|
2
|
28
|
|
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)
|
14
|
3
|
42
|
|
Ödevler
|
0
|
0
|
0
|
|
Sunum / Seminer hazırlama
|
0
|
0
|
0
|
|
Kısa sınavlar
|
3
|
1
|
3
|
|
Ara sınavlara hazırlık
|
2
|
12
|
24
|
|
Ara sınavlar
|
1
|
2
|
2
|
|
Proje (Yarıyıl ödevi)
|
0
|
0
|
0
|
|
Laboratuvar
|
0
|
0
|
0
|
|
Arazi çalışması
|
0
|
0
|
0
|
|
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık
|
2
|
20
|
40
|
|
Yarıyıl sonu sınavı
|
1
|
2
|
2
|
|
Araştırma
|
0
|
0
|
0
|
|
Toplam iş yükü
|
|
|
141
|
|
AKTS
|
|
|
6.00
|
|
Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
|
|
Yarıyıl içi değerlendirme
|
Sayısı
|
Katkı Yüzdesi
|
|
Ara sınav
|
1
|
100
|
|
Kısa sınav
|
0
|
0
|
|
Ödev
|
0
|
0
|
|
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
|
Rangaraj M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis, Wiley, 1999,
Vinay K. Ingle, John G. Proakis, Digital Signal Processing Using Matlab, Bookware Companion Series, 2010,
Orhan Gazi, Ömer Kemal Çatmakaş, Matlab Uygulamalı Sayısal Sinyal İşleme, Seçkin,2017
|
|
Yardımcı Kaynaklar
|
Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck, Discrete Time Signal Processing, Prentice-Hall, 1999,
Eugene N. Bruce, Biomedical Signal Processing and Modelling, Wiley;
Emanuel C. Ifeachor, v.d. “Digital signal Processing – A Practical Approach”, Addıson- wiesly- 1994
Alan V. Oppenheim, Signals and Systems, Prentice-Hall;
Sayısal İşaret İşleme Schaum''''s Outlines,Monson H. Hayes (Erhan Akın),2000
|
|