School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code EE 471
Course Title in English Introduction to Embedded Systems
Course Title in Turkish Gömülü Sistemlere Giriş
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom,Laboratory Work
Level of Course Introductory
Semester Fall
Contact Hours per Week
Lecture: 2 Recitation: - Lab: 2 Other: -
Estimated Student Workload 155 hours per semester
Number of Credits 6 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites EE 203 - Digital Systems Design
Co-requisites None
Expected Prior Knowledge Prior knowledge digital systems, gate level design of combinational and sequential circuits, circuit analysis is expected.
Registration Restrictions Only Undergraduate Students
Overall Educational Objective To learn the basics of embedded systems classification, composition of state machines, system design methodologies, embedded system components such as embedded microprocessor, microcontrollers, FPGAs, sensors, actuators and memory architectures.
Course Description This course provides an introduction to embedded systems design. The following topics are covered: overview of embedded systems, state machine design and algorithmic state machines (ASM), hardware design and implementation for embedded systems, some hardware components of embedded systems: FPGAs, microcontrollers, microprocessors, sensors, actuators, memory architectures, FPGA programming with Verilog HDL, interfacing FPGA with microprocessor. Students will complete a microprocessor and FPGA based embedded system design project.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) gömülü sistemin yapısını ve temel bileşenlerini anlar,
2) verilog HDL kullanarak gömülü sistem modelleri ve FPGA modülleri oluşturur,
3) gömülü sistem üzerinden FPGA'da bir yazılım işlemci gibi özel bir sistem kurar,
4) FPGA+yazılım işlemci tabanlı bir gömülü sistem tasarlar,
5) bir ekibin parçası olarak bireysel bileşenleri tasarlayarak bir sistemi derler,
6) tasarlanmış bir gömülü sistemi geniş bir kitleye rapor eder ve sunar.
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5 6
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 Sınav,Ödev,Derse Katılım
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 Derse Katılım
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S Ödev,Derse Katılım
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 Sınav,Ödev
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Sınav,Ödev
Prepared by and Date TUBA AYHAN , June 2019
Course Coordinator TUBA AYHAN
Semester Fall
Name of Instructor Dr. Öğr. Üyesi TUBA AYHAN

Course Contents

Hafta Konu
1) Gömülü Sistemlerin Genel Görünümü,
2) FPGA Tabanlı Gömülü Sistemler ve Verilog HDL,
3) Verilog HDL ile FPGA Programlama,
4) Durum Makinesi Tasarımı ve Algoritmik Durum Makineleri (ASM),
5) Aygıtlar: Sensörler, Aktüatörler ve GPIO İşlemleri,
6) Hafıza Yapıları,
7) Programlanabilir Arabirim,
8) Seri Arabirim Protokolleri I2C, SPI, UART,
9) Hardcore/Softcore İşlemciler: ARM ve NIOS II,
10) FPGA'da NIOS II Gömme,
11) FPGA için Dahili Veri Yolu,
12) Proje Bölüm 1: NIOS II Üzerinde Yazılım Tasarımı,
13) Proje Bölüm 2: Gömülü NIOS II ile FPGA Üzerinde Donanım Tasarımı,
14) Proje Bölüm 3: Demo ve Sunum,
15) Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi,
16) Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi.
Required/Recommended Readings1. Lee and Seshia, Introduction to Embedded Systems, Second Edition, MIT Press, 2017 (online available at http://leeseshia.org/index.html) (part I and II) 2. Altera, Quartus II Handbook, 2017 (online available at https://www.altera.com/content/dam/altera-www/global/en_US/pdfs/literature/hb/qts/qts_qii5v1.pdf) Altera, Embedded Design Handbook, 2017 (online available at https://www.altera.com/content/dam/altera-www/global/en_US/pdfs/literature/hb/nios2/edh_ed_handbook.pdf)
Teaching MethodsContact hours using “Flipped Classroom” as an active learning technique.
Homework and ProjectsStudents will complete a microprocessor and FPGA based embedded system design project.
Laboratory WorkStudents will carry out (7 experiments) on FPGA programing and embedding NIOS II.
Computer UseStudent is to use Quartus, Qsys and Modelsim tools for their designs.
Other ActivitiesNone
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Laboratuar 4 % 50
Projeler 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
TOTAL % 100
Course Administration

Instructor’s office and phone number: 5th Floor office hours: email address: ayhant@mef.edu.tr Policies: • Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for the missed midterm. • Missing project: Fail. • Lab reports are due 1 week after it is completed. Late reports will be downgraded by 20% for each day passed the due date. • Exams are in closed-notes and closed-books format. • To be eligible of submitting the project, you should attend 3 out of 4 lab sections and your weighted average before the project submission should be at least 25 (out of 100). • A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Academic Dishonesty and Plagiarism: YÖK Regulations

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 14 2 3 70
Laboratuvar 7 1 3 3 49
Proje 1 20 2 22
Ara Sınavlar 2 5 2 14
Total Workload 155
Total Workload/25 6.2
ECTS 6