1. Anasayfa

Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Dr. Öğr. Üyesi Gökhan Kayhan Dr. Öğr. Üyesi Gökhan Kayhan *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2023, Dönem: Güz
HB702, İleri Sayısal İşaret İşleme (mufredatId:6463, dersId: 47195, programId: 5229)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

[1] J. G. Proakis, D. G. Manolakis: Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications, Prentice Hall, 2007, 4th edition [2] Lim, J.S., “Advanced Topics in Signal Processing”, Prentice-Hall, 1988. [3] Ahmet h. Kayran, Ender M. Ekşioğlu, "Bilgisayar Uygulamalarıyla Sayısal İşaret İşleme ", 2010

Dersin İçeriği

Temel bilgiler, işaret işleme, Fourier transformasyonları, işaret işlemede ileri konular, zaman-frekans analizleri, Kısa-dönemli Fourier transformasyonu, Gabor teorisi, Dalgacık teorsi, işaret işleme tekniklerinin modellenmesi ve simulasyonları.

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere işaret işleme alanında temel kavramları ve ileri düzey teknikleri öğreterek, gerçek dünya uygulamalarında bu bilgiyi kullanabilecekleri beceriler kazandırmaktır.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 İleri işaret işleme nedir? İşaret işleme temel kavramları ve matematiksel arka plan
2 İleri işaret işleme nedir? İşaret işleme temel kavramları ve matematiksel arka plan
3 Dijital işaret işleme prensipleri Zaman ve frekans alanında işaret analizi Dijital filtre tasarımı ve uygulamaları
4 Dijital işaret işleme prensipleri Zaman ve frekans alanında işaret analizi Dijital filtre tasarımı ve uygulamaları
5 Makine öğrenmesinin işaret işleme uygulamaları Sınıflandırma ve regresyon için işaret işleme yöntemleri Ses tanıma ve görüntü sınıflandırma uygulamaları
6 Makine öğrenmesinin işaret işleme uygulamaları Sınıflandırma ve regresyon için işaret işleme yöntemleri Ses tanıma ve görüntü sınıflandırma uygulamaları
7 Görüntü işleme temel prensipleri Görüntü segmentasyonu ve kenar tespiti Görüntü özellik çıkarma ve tanıma uygulamaları
8 Görüntü işleme temel prensipleri Görüntü segmentasyonu ve kenar tespiti Görüntü özellik çıkarma ve tanıma uygulamaları
9 Frekans alanında işaret işleme Fourier dönüşümü ve spektral analiz Görüntü ve ses işleme uygulamaları
10 Frekans alanında işaret işleme Fourier dönüşümü ve spektral analiz Görüntü ve ses işleme uygulamaları
11 Dalgacık dönüşümü ve dönüşüm tabanlı işaret işleme Veri sıkıştırma ve kodlama teknikleri İşaret işleme uygulamalarında ileri teknikler
12 Dalgacık dönüşümü ve dönüşüm tabanlı işaret işleme Veri sıkıştırma ve kodlama teknikleri İşaret işleme uygulamalarında ileri teknikler
13 İleri İşaret İşleme Uygulamaları ve Projelerin İncelenmesi
14 İleri İşaret İşleme Uygulamaları ve Projelerin İncelenmesi