Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Rastlantı Değişkenleri ve Olasılık Teorisi ELE 509 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi YUKSEK_LISANS
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Doç.Dr. GÖKÇEN ÇETİNEL
Dersi Verenler
Dersin Yardımcıları Arş. Gör. Burhan Baraklı
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Gerçek dünyada bir olaya etkisi olan tüm kuvvetleri bilmediğimiz, hesaplayamayacağımız ve ölçemeyeceğimiz için genelde istatistiksel modeller kullanmak zorunda kalırız. Bu dersin amacı öğrenciye fiziksel sistemlerin ve özellikle haberleşme sistemlerinin incelenmesi için istatistiksel yöntemlerin nasıl uygulanabileceğini göstermektir.
Dersin İçeriği Olasılığa giriş, rastlantı değişkenleri, rastlantı değişkenlerinin fonksiyonları, beklenen değer, rastlantı vektörleri, rastlantı süreçleri, istatistiksel işaret işleme uygulamaları.
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Rastlantı değişkeni kavramını anlamak Rol Oynama, Tartışma, Bireysel Çalışma, Eğitsel Oyun,
2 Bir rastlantı değişkeninden üretilen yeni bir rastlantı değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonunu hesaplamak Eğitsel Oyun, Bireysel Çalışma, Tartışma, Rol Oynama,
3 Rastlantı dizilerinin yakınsaklığını tartışmak Rol Oynama, Tartışma, Bireysel Çalışma, Eğitsel Oyun,
4 Rastlantı süreçlerini öğrenmek Eğitsel Oyun, Bireysel Çalışma, Tartışma, Rol Oynama,
5 Olasılığın istatistiksel işaret işleme uygulamalarını tartışmak Rol Oynama, Tartışma, Bireysel Çalışma, Eğitsel Oyun,
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Olasılık teorisine giriş, olasılık aksiyomları, koşullu ve toplam olasılığın tanımı, bağımsızlık koşulu ve Bayes teoreminin uygulamaları.
2 Rastlantı değişkeni, olasılık dağılım ve olasılık yoğunluk fonksiyonu kavramlarının tanıtılması, sürekli ve ayrık rastlantı değişkenlerine örnekler
3 Rastlantı değişkenlerinin bir fonksiyonu alındığında elde edilen yeni rastlantı değişkeninin olasılık yoğunluk fonksiyonunun elde edilmesi.
4 Bir rastlantı değişkeninin beklenen değeri, koşullu beklenen değer ve momentlerinin tanıtılması.
5 Chebyshev ve Schwartz eşitsizlikleri, Chernoff sınırı, moment çıkartan fonksiyonlar ve karakteristik fonksiyon kavramı
6 Rastlantı vektörleri için ortak dağılım ve yoğunluk fonksiyonları, rastlantı vektörlerinin dönüşümleri.
7 Rastlantı vektörleri için beklenen değer vektörü, kovaryans matrisi, kovaryans matrisinin özellikleri, rastlantı vektörleri için karakteristik fonksiyonun hesaplanması.
8 Rastlantı sürecinin tanımı
9 Önemli bazı rastlantı süreçleri.
10 Bir sürekli-zaman doğrusal sisteme rastlantı değişkeni uygulandığında sistemin çıkışındaki rastlantı değişkenine ilişkin olasılık dağılım, yoğunluk fonksiyonların hesaplanması.
11 Geniş anlamda durağan rastlantı sürecinin tanımı, vektör rastlantı süreçleri ve durum denklemleri gösterilimi.
12 Rastlantı değişkenlerinin kestirimi, Kalman filtreleme ve Wiener filtresi uygulamaları.
13 Beklenen değer maksimizasyonu algoritmasının tanımı ve işaret işlemedeki çeşitli uygulamaları.
14 Spektral kestirim.
Kaynaklar
Ders Notu
Ders Kaynakları 1. Stark, H., and Woods, J.W., Probability and Random Variables with Applications to Signal Processing, Prentice-Hall, 2002.
2. Papoulis, A., and Pillai, S.U., Probability, Random Variables and Stochastic Variables, McGraw-Hill, 2002.
3. Ross, S.M., A First Course in Probability, Macmillan, 1988.
4. Davenport, W.B., and Root, W.L., An Introduction to the Theory of Random Signals and Nose, 1987.
5. Thomas, J.B., Introduction to Probability, Springer-Verlag, 1986.
Sıra Program Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır.
2 Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular.
3 Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
4 Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
5 Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır.
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 30
1. Ödev 3
1. Performans Görevi (Laboratuvar) 20
1. Performans Görevi (Seminer) 20
2. Ödev 3
3. Ödev 3
4. Ödev 3
5. Ödev 3
6. Ödev 3
7. Ödev 3
8. Ödev 3
9. Ödev 3
10. Ödev 3
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 60
1. Final 40
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 2 32
Ara Sınav 10 7 70
Kısa Sınav 1 5 5
Ödev 1 10 10
Sözlü Sınav 1 10 10
Performans Görevi (Laboratuvar) 1 15 15
Toplam İş Yükü 190
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 7,6
Dersin AKTS Kredisi 6