|
BILL5180 | An Introduction to Digital Communic. | 3+0+0 | AKTS:7.5 | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | Ders Duzeyi | Yüksek Lisans(Tezli) | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Sedat GÖRMÜŞ | Diğer Öğretim Üyesi | | Öğretim Dili | İngilizce | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Sayısal haberleşme temellerine ait kavramları anlama. Sayısal yöntemleri kullanan haberleşme yöntemleri geliştirme. Öğrenilen kavramların ağ teknolojileri olan ilişkisini kavrama. Kablosuz haberleşme kuramını ve Bilgi teorisi temellerini anlayarak bu kavramların kablosuz ağlarla olan ilişkisini kavrama. Kablosuz haberleşme teknolojilerini temellerini kavrama. |
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | Sayısal haberleşme ile ilgili kavramları anlayabilir. | | 1,3 | ÖK - 2 : | Bilgi teorisi ve bilginin iletimi ile ilgili kavramları anlayabilir. | | | ÖK - 3 : | Haberleşme kavramlarını anlayabilir ve bu tip kanallarda kullanılan kodlama yöntemlerini problem çözmede kullanabilir. | | | ÖK - 4 : | Farklı haberleşme sinyallerini anlayabilir ve bu yöntemlerin kullanıldığı modülasyon türlerini farklı gereksinimler için problem çözmede kullabilir. | | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | |
Giriş; Sayısal Haberleşme Hakkında Temel Kavramlar; Haberleşme Kanalları ve Karakteristikleri; Haberleşme kanallarının matematiksel modelleri; Olasılık ve Stokastik Proses; Random değişkenler; Bazı kullanışlı istatistiksel dağılımlar; İstatistiksel ortalamalar; Güç yoğunluklu spektrum; Örnekleme Teorisi; Kaynak kodlama; Bilgiyi matematiksel olarak modelleme; Logaritmik bilgi ölçütleri; Ayrık kaynaklar için kodlama; Analog kaynaklar için kodlama; Haberleşme sinyallerinin Karakterizasyonu; Band Geçiren Sinyaller; Sayısal olarak modüle edilmiş sinyaller. |
|
Haftalık Detaylı Ders Planı | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Giriş ve Ders içeriği | | Hafta 2 | Sayısal Haberleşme Hakkında Temel Kavramlar Haberleşme Kanalları ve Karakteristikleri | | Hafta 3 | Haberleşme kanallarının matematiksel modelleri | | Hafta 4 | Olasılık ve Stokastik Proses, Random değişkenler | | Hafta 5 | Bazı kullanışlı istatistiksel dağılımlar | | Hafta 6 | İstatistiksel ortalamalar, Güç yoğunluklu spektrum | | Hafta 7 | Örnekleme Teorisi | | Hafta 8 | Kaynak kodlama | | Hafta 9 | Bilgiyi matematiksel olarak modelleme | | Hafta 10 | Arasınav | | Hafta 11 | Logaritmik bilgi ölçütleri | | Hafta 12 | Ayrık kaynaklar için kodlama | | Hafta 13 | Ayrık kaynaklar için kodlama | | Hafta 14 | Haberleşme sinyallerinin Karakterizasyonu, Band Geçiren Sinyaller | | Hafta 15 | Sayısal olarak modüle edilmiş sinyaller | | Hafta 16 | Final Sınavı | | |
1 | Proakis; Digital Communications, 4th Edition | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 9 | | | 30 | Proje | 14 | | | 30 | Dönem sonu sınavı | 16 | | | 40 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | Sınıf dışı çalışma | 1 | 14 | 14 | Laboratuar çalışması | 0 | 0 | 0 | Arasınav için hazırlık | 10 | 1 | 10 | Arasınav | 3 | 1 | 3 | Uygulama | 0 | 0 | 0 | Klinik Uygulama | 0 | 0 | 0 | Ödev | 0 | 0 | 0 | Proje | 3 | 10 | 30 | Kısa sınav | 0 | 0 | 0 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 10 | 1 | 10 | Dönem sonu sınavı | 3 | 1 | 3 | Diğer 1 | 0 | 0 | 0 | Diğer 2 | 0 | 0 | 0 | Toplam Çalışma Yükü | | | 112 |
|