| School/Faculty/Institute |
Faculty of Engineering |
| Course Code |
EE 302 |
| Course Title in English |
Digital Signal Processing |
| Course Title in Turkish |
Sayısal İşaret İşleme |
| Language of Instruction |
EN |
| Type of Course |
Flipped Classroom |
| Level of Course |
Introductory |
| Semester |
Spring |
| Contact Hours per Week |
| Lecture: 3 |
Recitation: None |
Lab: 1 |
Other: None |
|
| Estimated Student Workload |
150 hours per semester |
| Number of Credits |
6 ECTS |
| Grading Mode |
Standard Letter Grade
|
| Pre-requisites |
EE 204 - Signals and Systems
|
| Co-requisites |
None |
| Expected Prior Knowledge |
Prior knowledge in continuous and discrete time signals and systems, Fourier series and Fourier transform, properties of discrete-time signals and systems, convolution. |
| Registration Restrictions |
Only Undergraduate Students |
| Overall Educational Objective |
To learn the analysis of discrete time signals and systems. |
| Course Description |
This course provides a comprehensive introduction to digital signal processing and time-scale analysis. The following topics are covered: discrete time signals in the time domain, linear time-invariant systems, convolution, frequency domain representation of discrete signals and systems, Discrete Time Fourier Transform (DTFT), sampling theory, discrete-time processing of analog signals, z-transform, transform analysis of systems, stability and causality, Discrete Fourier Transform (DFT), circular convolution, Fast Fourier Transform (FFT), implementation of and structures for discrete systems, digital filters: specifications, FIR filter theory and design methods, IIR filter theory and design methods. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) işaretler, işaret işleme ve sayısal işaretlerin temel kavramlarını açıklar;
2) işaretler ve sistemleri zaman ve frekans bölgesinde analiz eder;
3) ayrık zamanlı işaretler ve sistemleri transfer bölgesinde analiz eder;
4) MATLAB kullanarak ayrık zamanlı sistemleri analiz eder ve tasarlar;
5) bir sayısal işaret işleme projesi gerçekleştirir ve sonuç çıkarır;
6) proje geliştirirken ekip çalışması gösterir;
7) teknik raporlar hazırlar ve izleyici karşısında sunar.
|
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
| 1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. |
|
|
|
|
|
|
|
| 2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek |
|
|
|
|
|
|
|
| 3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak |
|
|
|
|
|
|
|
| 4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. |
|
|
|
|
|
|
|
| 5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. |
|
|
|
|
|
|
|
| 6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. |
|
|
|
|
|
|
|
| 7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. |
|
|
|
|
|
|
|
| 8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. |
|
|
|
|
|
|
|
| 9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). |
|
|
|
|
|
|
|
| 10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. |
|
|
|
|
|
|
|
| 11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
|
|
|
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None |
S Supportive |
H Highly Related |
| |
|
|
| |
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
| 1) |
Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. |
N |
|
| 2) |
Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek |
N |
|
| 3) |
Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak |
N |
|
| 4) |
Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. |
N |
|
| 5) |
Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. |
N |
|
| 6) |
Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. |
N |
|
| 7) |
Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. |
N |
|
| 8) |
Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. |
H |
|
| 9) |
Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). |
H |
|
| 10) |
Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. |
H |
|
| 11) |
Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
H |
|
| Prepared by and Date |
SERAP KIRBIZ , April 2018 |
| Course Coordinator |
SERAP KIRBIZ |
| Semester |
Spring |
| Name of Instructor |
Dr. Öğr. Üyesi SERAP KIRBIZ |
Course Contents
| Hafta |
Konu |
| 1) |
Ayrık zamanlı sinyaller ve sistemler (2.1-2.5) |
| 2) |
Ayrık sinyallerin ve sistemlerin frekans alanı gösterimi. (2.6-2.9) |
| 3) |
Örnekleme teorisi, Analog sinyallerin ayrık zamanlı işlenmesi (4.1-4.3) |
| 4) |
Ayrık Fourier Serileri (DFS) (8.1-8.4) |
| 5) |
Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT), Dairesel evrişim (8.5-8.7) |
| 6) |
z-dönüşümü (3.1-3.2) |
| 7) |
z-dönüşümü (3.3-3.4) |
| 8) |
Doğrusal Zamanla Değişmez Sistemlerin Dönüşüm Analizi (5.1-5.3) |
| 9) |
Kararlılık ve nedensellik (5.4-5.6) |
| 10) |
Ayrık Zamanlı Sistemler İçin Yapılar (6.1-6.5) |
| 11) |
Sayısal filtreler: özellikler. FIR filtre teorisi ve tasarım yöntemleri (7.1-7.2) |
| 12) |
FIR filter theory and design methods (7.3) |
| 13) |
IIR filtre teorisi ve tasarım yöntemleri (7.4-7.5) |
| 14) |
Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) (9.1-9.3) |
| 15) |
Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi |
| 16) |
Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi |
| Required/Recommended Readings | 1. “Discrete-Time Signal Processing”, Oppenheim and Schafer, Prentice-Hall, 3rd edition, 2010 (Textbook)
2. “Digital Signal Processing, Principles, Algorithms and Applications”, Proakis and Manolakis, Prentice-Hall, 2007.
|
| Teaching Methods | Contact hours using “Flipped Classroom” as an active learning technique |
| Homework and Projects | Problems from textbook (they will not be collected and not graded, quiz questions will be very
similar or identical to the problems).
1 Project
|
| Laboratory Work | 7 laboratories on analyzing signals in time and frequency domains and designing discrete time systems. |
| Computer Use | Students will use MATLAB in lab and to implement discrete time systems for their projects. |
| Other Activities | None |
| Assessment Methods |
| Assessment Tools |
Count |
Weight |
| Laboratuar |
7 |
% 12 |
| Küçük Sınavlar |
2 |
% 8 |
| Projeler |
1 |
% 30 |
| Ara Sınavlar |
2 |
% 50 |
| TOTAL |
% 100 |
|
| Course Administration |
Instructor’s office: 5th Floor
office hours: Tue 16:00-17:00, Thu 16:00-17:00
email address: kirbizs@mef.edu.tr
Rules for attendance: YÖK Regulations.
Missing a quiz: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed quiz by the student will be given a grade which is equal to the average of all of the other quizzes. No make-up will be given.
Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given.
Eligibility to take the final exam: Students are required to collect a weighted average of at least 25 points from midterm exam, quizzes, laboratory and projects to be able to take the final exam.
Missing a final: Faculty regulations.
A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations
Statement on plagiarism: YÖK Regulations
http://3fcampus.mef.edu.tr/uploads/cms/webadmin.mef.edu.tr/4833_2.pdf
|