GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2018 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
SAYISAL İŞARET İŞLEME/EE-456
Dersin Adı: SAYISAL İŞARET İŞLEME
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 4
Dersin Yarıyılı: 7 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Yrd. Doç. Dr. Necmi ALTIN
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/naltin/
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  naltin@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Sürekli ve ayrık zamanlı işaret ve sistemleri açıklayabilme
Örnekleme teoremini ve nicelendirme işlemini açıklayabilme
İşaret işlemcilerin üstünlüklerini açıklayabilme
Ayrık zamanlı ve hızlı Fourier dönüşümlerini yapabilme
Sayısal süzgeç tasarımı yapabilme
Ses ve görüntü işlemeyi yorumlayabilme.



 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Sayısal işaret işleme ve avantajları.
2. Hafta  Sayısal işaret işlemede kullanılan teknikler. Korelasyon, konvolüsyon, dijital filtreler, ayrık transformlar ve modülasyon.
3. Hafta  Gerçek-zamanlı işaret işleme. Üstünlükleri.
4. Hafta  Analog sinyallerin sayısala dönüştürülmesi. Örnekleme teoremi.
5. Hafta  Örnekleme frekansının tayini. Nyquist frekansı. Giriş filtresi.
6. Hafta  Nicelendirme işleminin gerçekleştirilmesi. Nicelendirme hataları
7. Hafta  Sayısal işaretin tekrar analog hale dönüştürülmesi. Çıkış filtresinin özellikleri ve kullanılma amaçları.
8. Hafta  ADC ve DAC’ların temel özellikleri. Karşılaşılan problemler ve çözümleri.
9. Hafta  Ara Sınav
10. Hafta  Sayısal işaret işlemciler. Özellikleri
11. Hafta  Ayrık zamanlı dönüşümler. Fourier serileri, Fourier dönüşümü, Ayrık Fourier dönüşümü ve aralarındaki dönüşümler.
12. Hafta  Sayısal filtre tasarımı. Analog filtrelere olan üstünlükleri.
13. Hafta  Filtre tasarımındaki adımlar. Sonlu vuru cevabı (FIR) filtreleri.
14. Hafta  Sonsuz vuru cevabı (IIR) filtreleri. Farklı filtre yapıları.
15. Hafta  
16. Hafta  
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Digital Signal Processing Fundamentals, Ashfaq Khan, Laxmi Publication, 2005. • Sayısal İşaret İşleme, Monson H. Hayes, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 2006. • Sayısal İşaret İşleme, Sarp Ertürk, Birsen Yayınevi, 2005. • Brief Notes in Advanced DSP: Fourier Analysis with MATLAB, Artyom M. Grigoryan, Merughan Grigoryan, CRC Pres, 2009. • Optimal Filtering, Brian D. O. Anderson-John B. Moore, Dover Publications, 2005. • Introduction to Signal Processing, Sophocles J. Orfanidis, Macmillan Publishing, 1988
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Gösterme,
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
50
 Ödev
0
0
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
50
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
50
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
0
0
 Okuma Faaliyetleri
5
5
25
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
5
4
20
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
0
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
8
8
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
8
8
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
103
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
4.12
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
4
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
Elektrik Elektronik Mühendisliği alanındaki bilimsel sorunları belirleme ve tanımlama.X
2
Mühendislik alanındaki bilimsel sorunları modelleme ve çözme becerisini edinme.X
3
Elektriksel bir sistemi ve elemanlarını çözümleme, tasarlama becerisi; bu doğrultuda modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi edinme.X
4
Mühendislik uygulamaları için gereken modern teknik ve araçları kullanma becerisi ile bilişim teknolojilerini etkin kullanabilme, deney tasarlama, uygulama, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi edinme.X
5
Bilgiye erişebilme yöntemini bilme ve bu amaçla literatür araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi, disiplinli çalışma gruplarına uyum gösterebilme toplulukta etkin çalışabilme becerisi ve sorumluluk alma özgüveni, Türkçe sözlü/yazılı iletişim kurma becerisi ve en az bir yabancı dil bilgisine sahip olma.X
6
Mesleki ve etik sorumluluklarını bilme, proje yönetimi, alan uygulamaları, çalışanların sağlığı, çevre ve iş güvenliği konularında bilinçli; mühendislik uygulamalarının hukuksal sonuçları hakkında farkındalık sahibi olma.X
7
Yaşam boyu öğrenme bilincini edinme; bilimsel ve teknolojik gelişmeleri izleme ve kendini yenileme becerisine sahip olma.X
8
Mühendislik çözümlerinin ve uygulamalarının, yurdumuz ve insanlığın yararına kullanılması gerektiğini bilme, çalışmalarının toplumsal boyutlardaki etkilerinin bilincinde olma.
9
Girişimci ve yenilikçi anlayışa sahip aktif biri olma.
10
Projelendirme ve proje sonuçlarını yaygınlaştırabilme.X