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
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 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 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 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

Ders İle İlgili Dosyalar