| 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
|
| 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. |
| Co-requisites |
None |
| 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 Description in Turkish |
Bu derste sayısal işaret işlemenin ve zaman-ölçek analizinin temel kavramları şu konu başlıkları altında kapsamlı bir şekilde incelenmektedir: ayrık zamanlı işaretler, lineer zamanla-değişmeyen sistemler, konvolusyon, sayısal işaretler ve sistemlerin frekans bölgesi gösterimleri, Ayrık Zamanlı Fourier Dönüşümü (AZFD), örnekleme teorisi, analog işaretlerin ayrık-zamanlı işlenmesi, z-dönüşümü, sistemlerin dönüşüm analizi, kararlılık ve nedensellik, Ayrık Fourier Dönüşümü (AFD), dairesel konvolüsyon, Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD), ayrık zamanlı sistemlerin yapısı ve gerçeklenmesi, sayısal süzgeçler: tanımlamalar, FIR süzgeç teorisi ve tasarım yöntemleri, IIR süzgeç teorisi ve tasarım yöntemleri. |
Course Learning Outcomes and Competences
Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) explain the basic concepts of signals, signal processing and digital signals;
2) analyze the signals and systems in time and frequency domain;
3) analyze discrete-time signals and systems in transfer domain;
4) use MATLAB to analyse and design discrete-time systems;
5) carry out a digital signal processing project and draw conclusions;
6) demonstrate team effort during a project;
7) prepare technical reports and present to a range of audiences.
|
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
|
|
|
|
|
|
|
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
|
|
|
|
|
|
|
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
|
|
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
|
|
|
|
|
|
|
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
|
|
|
|
|
|
|
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
|
|
|
|
|
|
|
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
|
|
|
|
|
|
|
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None |
S Supportive |
H Highly Related |
| |
|
|
| |
Program Outcomes and Competences |
Level |
Assessed by |
| 1) |
Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. |
N |
|
| 2) |
Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
| 3) |
Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. |
H |
Exam,HW,Participation
|
| 4) |
Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. |
N |
|
| 5) |
Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. |
N |
|
| 6) |
Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. |
N |
|
| 7) |
Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. |
N |
|
| 8) |
Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. |
N |
|
| 9) |
Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. |
S |
Participation
|
| 10) |
Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. |
S |
HW,Participation
|
| 11) |
Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. |
N |
|
| 12) |
Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. |
S |
Exam,HW
|
| 13) |
Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
H |
Exam,HW
|
| 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) |
Discrete-time signals and systems (2.1-2.5) |
| 2) |
Frequency domain representation of discrete signals and systems. (2.6-2.9) |
| 3) |
Sampling theory, Discrete-time processing of analog signals (4.1-4.3) |
| 4) |
Discrete Fourier Series (DFS) (8.1-8.4) |
| 5) |
Discrete Fourier Transform (DFT), Circular convolution (8.5-8.7) |
| 6) |
z-transform (3.1-3.2) |
| 7) |
z-transform (3.3-3.4) |
| 8) |
Transform analysis of Linear Time Invariant Systems (5.1-5.3) |
| 9) |
Stability and causality (5.4-5.6) |
| 10) |
Structures for Discrete-Time Systems (6.1-6.5) |
| 11) |
Digital filters: specifications. FIR filter theory and design methods (7.1-7.2) |
| 12) |
FIR filter theory and design methods (7.3) |
| 13) |
IIR filter theory and design methods (7.4-7.5) |
| 14) |
Fast Fourier Transform (FFT) (9.1-9.3) |
| 15) |
Final Exam/Project/Presentation Period |
| 16) |
Final Exam/Project/Presentation Period |
| 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
|
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu