Biyomedikal Mühendisliği

BME 427 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı

Adaptive Processing of Biomedical Signals

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
BME 427	FALL	2	2	3	6

Ön-Koşul(lar)	Yok
Dersin Dili	English
Dersin Türü	ELECTIVE_COURSE
Dersin Düzeyi	Lisans
Dersin Veriliş Şekli	Face-To-Face
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri	Presentation Problem Solving Question/Answer
Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu	-
Dersin Koordinatörü	Prof. Dr. Aydın Akan
Öğretim Eleman(lar)ı	Prof. Dr. Aydın Akan
Yardımcı(ları)	Araş. Gör. Duygu Geçkin

Dersin Amacı

The aim of this course is to teach students the filtering methods required for adaptive analysis of biological signals. The modeling of random biological signals, their denoising, Wiener filter theory, and adaptive filter algorithms are covered.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;

Ad	Açıklama	PC Alt	* Katkı Düzeyi
Ad	Açıklama	PC Alt	1	2	3	4	5
LO1	will be able to explain the analysis and modeling of random signals.				X
LO2	will be able to explain adaptive learning algorithms				X
LO3	will be able to model adaptive filter theory and its application to biological signals.					X
LO4	will be able to design adaptive filters for noise cancellation problems encountered in Biomedical Engineering				X
LO5	will be able to define the concept of the Wiener filter			X

Ders Tanımı

This course covers the introduction and modeling of random processes where random biological signals are observed, stationary processes, linear optimum (Wiener) filtering, linear adaptive filtering, steepest descent, LMS and RLS learning algorithms, and Kalman filter theory.

Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Dersin Kategorisi	Temel Ders
	Uzmanlık/Alan Dersleri	X
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Introduction to Random Signal Processing	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 1.	LO1
2	Stationary random processes	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 1.	LO1
3	Modeling of random processes	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 1.	LO2
4	Autoregressive (AR) Model Estimation	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 1.	LO3
5	Linear Prediction	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 3.	LO2
6	Linear, least squares estimation	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 2.	LO2
7	Linear adaptive filtering	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 4.	LO3
8	Midterm		-
9	Gradient descent learning algorithm	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 5.	LO3
10	Least Mean Squares (LMS) learning algorithm	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 6.	LO3
11	Least squares (LS) adaptive filters	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 9.	LO3
12	RLS learning algorithm	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 10.	LO3
13	Adaptive noise cancellation solutions and Biomedical applications	"Haykin, S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. CH 13.	LO4
14	Kalman and Wiener filter theory	Lecture notes	LO5
15	Review		-
16	Final Exam		-

Ders Kitabı	Haykin S. S. (2002). Adaptive filter theory. Pearson Education India. ISBN: 978-0132671453
Önerilen Okumalar/Materyaller	-

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO1	LO2	LO3	LO4	LO5
Ödev	1	30	X	X	X	X	X
Ara Sınav	1	30	X	X	X
Final Sınavı	1	40	X	X	X	X	X
Toplam	3	100

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Katılım	-	-	-
Teorik Ders Saati	16	2	32
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati	16	2	32
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	2	28
Arazi Çalışması	-	-	-
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği	-	-	-
Portfolyo	-	-	-
Ödev	1	20	20
Sunum / Jüri Önünde Sunum	-	-	-
Proje	-	-	-
Seminer/Çalıştay	-	-	-
Sözlü Sınav	-	-	-
Ara Sınavlar	1	30	30
Final Sınavı	1	38	38
		Toplam	180