Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
SEZİM VE KESTİRİM TEORİSİ	Üçüncü Düzey	EEM 619	Seçmeli	1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Ön Koşul Dersleri Bulunmamaktadır
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. İBRAHİM DEVELİ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. İBRAHİM DEVELİ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Yok
Dersin Veriliş Şekli	Ders, çoğunluğu teorik olmak üzere öğretim elemanı ve öğrenci merkezli verilmektedir. Dersin tamamlanmasına 4-5 hafta kala ise öğrencilere çeşitli araştırma ödevleri verilerek tamamen öğrenci merkezli eğitim yolu takip edilmektedir.
Dersin Amacı	Sezim ve kestirim arasındaki farkların öğrenilmesi, kestirimde kullanılan yaklaşımların matematiksel temellerinin bilinmesi amaçlanmaktadır.
Dersin Tanımı	Hipotez testi unsurları, Bayesian, minimax, Neyman- Pearson ve birleşik hipotez testi yaklaşımları. Ayrık zamanda işaret sezme, sıralı sezme, parametrik olmayan ve dayanıklı sezme. En az kesinlik, en yüksek benzerlik, MAP ve Bayesian parametre kestirimi. Bilinen sinyallerin beyaz ve beyaz olmayan Gauss gürültüsü varlığında sezimi ve kestirimi. Çok kullanıcılı sezme, optimum çok kullanıcılı sezici, ilişkisizleştiren sezici, ilişkisizleştirmeyen doğrusal çok kullanıcılı sezici, karar yönelimli seziciler.

Dersin İçeriği

1	Hipotez testi unsurları
2	Bayesian, minimax, Neyman- Pearson ve birleşik hipotez testi yaklaşımları
3	Bayesian, minimax, Neyman- Pearson ve birleşik hipotez testi yaklaşımları
4	Ayrık zamanda işaret sezme, sıralı sezme, parametrik olmayan ve dayanıklı sezme
5	Ayrık zamanda işaret sezme, sıralı sezme, parametrik olmayan ve dayanıklı sezme
6	En az kesinlik, en yüksek benzerlik, MAP ve Bayesian parametre kestirimi
7	En az kesinlik, en yüksek benzerlik, MAP ve Bayesian parametre kestirimi
8	Bilinen sinyallerin beyaz ve beyaz olmayan Gauss gürültüsü varlığında sezimi ve kestirimi
9	Çok kullanıcılı sezme
10	Optimum çok kullanıcılı sezici
11	Optimum çok kullanıcılı sezici
12	İlişkisizleştiren sezici, ilişkisizleştirmeyen doğrusal çok kullanıcılı sezici
13	İlişkisizleştiren sezici, ilişkisizleştirmeyen doğrusal çok kullanıcılı sezici
14	Karar yönelimli seziciler
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Matematik, fen ve mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	Mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
3	Sezim ve kestirim arasındaki farkların öğrenilmesi
4	Kestirimde kullanılan yaklaşımların matematiksel temellerinin bilinmesi
5	Gauss gürültüsü varlığında sezimi ve kestirimi
6	Çok kullanıcılı sezmenin ve türlerinin öğrenilmesi
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Elektrik-elektronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
2	Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
3	Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
4	Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
5	Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
6	Verilerin toplanması ve yorumlanması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
7	Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
8
9
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	4	56
Ödevler	7	4	28
Sunum / Seminer hazırlama	2	1	2
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	5	8	40
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	3	3
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	10	10
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	0	0	0
Toplam iş yükü			185
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	0	0
Kısa sınav	0	0
Ödev	1	100
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	K. S. Shanmugan and A. M. Breipohl, Random Signals: Detection, Estimation and Data Analysis, John Wiley and Sons, 1988.
Yardımcı Kaynaklar	M. Barkat, Signal Detection and Estimation, Artech House, 2005.

Ders İle İlgili Dosyalar