Ders Öğretim Planı

İŞARET KODLAMA

1	Dersin Adı:	İŞARET KODLAMA
2	Dersin Kodu:	EEM6106
3	Dersin Türü:	Seçmeli
4	Dersin Seviyesi:	Doktora
5	Dersin Verildiği Yıl:	1
6	Dersin Verildiği Yarıyıl:	2
7	Dersin AKTS Kredisi:	6
8	Teorik Ders Saati (saat/hafta):	3
9	Uygulama Ders Saati (saat/hafta):	0
10	Laboratuar Ders Saati (saat/hafta):	0
11	Dersin Önkoşulu
12	Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar	Yok
13	Dersin Dili:	Türkçe
14	Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
15	Dersin Koordinatörü:	Doç. Dr. Mustafa DEMİRTAŞ
16	Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları:
17	Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri:	mustafademirtas@uludag.edu.tr
18	Dersin Web Adresi:
19	Dersin Amacı	Bu dersin amacı, öğrencilere işaret gösterim ve kodlamalarının temel prensiplerini sağlamak ve bu alanda derinlemesine bir anlayış geliştirmelerini amaçlamaktadır. Ders, skalar ve vektör nicemleme konularına odaklanarak nicemleme optimizasyonu üzerinde bilgi kazandırmayı hedefler. Ayrıca, kayıpsız sıkıştırma ve entropi, Huffman-Shannon türü kodlayıcılar, sözlük teknikleri ve öngörüye dayalı kodlama gibi konularda öğrencilere geniş bir perspektif sunar. Ders, optimum öngörü filtresi tasarımı ve işaret uzayı gösterimi gibi konularla ilerlerken, ortogonal ve biortogonal sistemler, taban işaretleri ve projeksiyonlar, altbant dağılımı gibi ileri düzey konuları da kapsar. Dönüşümler, filtre ilişkileri ve işaretin temsilinde kullanılan önemli matematiksel araçlarla öğrencilere kapsamlı bir bakış sunarak, bu alanda uzmanlık geliştirmelerine olanak tanır.
20	Dersin Mesleki Gelişime Katkısı:	İletişim Mühendisliği Yetkinliği. Veri Sıkıştırma ve Kodlama Becerileri. Sinyal İşleme Uygulamaları

Ders Öğrenme Kazanımları

1	Nicemleme süreçlerini anlamak ve optimize etmek için gerekli bilgileri kazanarak, işaretlerin etkili bir şekilde nicelenmesi konusunda yetkinlik geliştirirler.;
2	İşaretlerin kayıpsız sıkıştırma yöntemlerini ve entropi kavramını öğrenerek, veri sıkıştırma konusunda temel yeteneklere sahip olurlar.;
3	Öngörü temelli kodlama yöntemlerini öğrenir ve bu teknikleri uygulayarak veri sıkıştırma ve kodlama süreçlerinde etkinlik sağlarlar.;

22	Dersin İçeriği

Hafta	Teori	Uygulama
1	İşaret Gösterim ve Kodlarının Temelleri
2	Skalar ve Vektör Nicemleme
3	Nicemleme Optimizasyonu
4	Kayıpsız Sıkıştırma ve Entropi
5	Huffman-Shannon Türü Kodlayıcılar
6	Sözlük Teknikleri
7	Öngörüye Dayalı Kodlama
8	Optimum Öngörü Filtresi Tasarımı
9	İşaret Uzayı Gösterimi
10	Ortogonal ve Biortogonal Sistemler
11	Taban İşaretleri ve Projeksiyonlar
12	Altbant Dağılımı
13	Dönüşüm Teknikleri
14	Filtre İlişkileri

23	Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar:	"Signals and Systems" - Alan V. Oppenheim, Alan S. Willsky, S. Hamid Nawab "Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications" - John G. Proakis, Dimitris G. Manolakis "Communication Systems" - Simon Haykin, Michael Moher
24	Değerlendirme

YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI	SAYISI	KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav	1	40
Kısa Sınav	0	0
Ödev	0	0
Yıl sonu Sınavı	1	60
Toplam	2	100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı		40
Finalin BAşarıya Oranı		60
Toplam		100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları	Ölçme ve değerlendirme, Bursa Uludağ Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Öğretim Yönetmeliği ilkelerine göre yapılmaktadır.
Açıklama	Değerlendirme için 1 Ara Sınav ve 1 Final sınavı yapılmakta olup bağıl değerlendirme uygulanmaktadır.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	SAYISI	Süresi [Saat]	Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler	14	3	42
Uygulamalı Dersler	0	0	0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)	14	5	70
Ödevler	0	0	0
Projeler	0	0	0
Arazi Çalışmaları	0	0	0
Arasınavlar	1	28	28
Diğer	0	0	0
Yarıyıl Sonu Sınavları	1	40	40
Toplam İş Yükü			180
Toplam İş Yükü / 30 saat			6
Dersin AKTS Kredisi			6

PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU

	PY1	PY2	PY4	PY5	PY6
OK1	4	4	3	0	5
OK2	0	4	4	4	3
OK3	0	3	4	0	5

ÖK: Öğrenme Kazanımları

PY: Program yeterlilikleri

Katkı Düzeyi:

1 Çok Düşük

2 Düşük

3 Orta

4 Yüksek

5 Çok Yüksek