Anasayfa
English
İletişim
Hızlı Erişim
Akademik Takvim
Anketler
Bilgi Edinme
Bilgi Paketi
Diş Hekimliği Fakültesi Randevu
Etkinlik Talep Formu
NOHU Login
NUBulut
Öğrenci e-posta
Personel e-posta
Telefon Rehberi
Uzaktan Eğitim Sistemi
Yemek Menü
Yemekhane Sanal Pos
NİĞDE ÖMER HALİSDEMİR ÜNİVERSİTESİ
Bilgi Paketi
Kurum Hakkında Bilgi
Üniversite Senatosu ve Yönetim Kurulu
Organizasyon Şeması
Akademik Takvim
Genel Bilgi
Genel Giriş Koşulları
Genel Kayıt Prosedürleri
Kurallar ve Yönetmelikler
Önceki Dönemlerin Tanınması
Diploma Eki
Akademik Danışmanlık Düzenlemeleri
AKTS Kredi Dağılımı
İsim ve Adres Bilgileri
Derece Programları
Ön Lisans
Lisans
Yüksek Lisans
Doktora
Course Catalogue For Exchange Students
Öğrenciler için Genel Bilgiler
Yaşam Giderleri
Barınma Olanakları
Beslenme Olanakları
Sağlık Hizmetleri
Sigorta
Öğrenme Olanakları
Kültürel ve sosyal Faaliyetler
Sportif ve Boş Zaman Faaliyetleri
Öğrenci Kulüpleri
Uluslararası Programlar
Dil Politikası ve Kurslar
Staj
Burs Olanakları
Engelli Öğrenci Olanakları
Öğrenci İşleri
Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
Niğde'de Yaşam
EEM6131 / SİSTEM TANIMLAMA VE ADAPTİF KONTROL
DERS HAKKINDA GENEL BİLGİLER
Dersin Kodu
Dersin Yarıyılı/Yılı
Dersin Türü
Dersin Seviyesi
Dersin Öğretim Dili
Dersin Adı
Teori
Uygulama
AKTS
Dersin İngilizce Adı
Dersin Öğretim Elemanı
E Mail
Dersin Yardımcı Öğretim Elemanı
E Mail
Dersin Amacı
Bir sistemin kontrol edilebilmesi için sistemin matematiksel modelinin tahmini birçok mühendislik metodunda önemli bir adımdır. Sistem tanımlama işlemi ise sistem üzerinde yapılan ölçümler neticesinde bir sistemin matematiksel modelinin kestirilmesidir. Bu ders kapsamında, doğrusal ve doğrusal olmayan sistemlerin tanımlanabilmesi için gereken yöntemler ve teknikler verilecektir.
Dersin Kısa İçeriği
Sistem tanımlamaya giriş ve modelleme kavramı. Doğrusal zamanla-değişmez sistemler Benzetim, Tahmin ve Kontrol. Doğrusal grup kestirimi. Doğrusal ardışık kestirim, doğrusal olmayan en küçük kare kestirim. Minimum varyans kestirim, unbiased kestirim, Cramer-Rao eşitsizliği ve kısıtlı en küçük kare kestirim. Maksimum likelihood kestirim ve özellikleri. Bayesian Kestirim, MAP kestirim, Minimum risk kestirim ve Ridge kestirim. Ardışık durum kestirimi, ayrık zaman Kalman filtreleme, sürekli zaman Kalman filtreleme. Sürekli-ayrık Kalman filtreleme, Genişletilmiş Kalman filtreleme, uncented Kalman filtreleme, kısıtlı filtreleme.
Önkoşullar
Yok.
DERSİN HEDEFLERİ
DERSİN HEDEFLERİ
1
Doğrusal ve doğrusal olmayan kestirim metotlarını öğrenecek
2
Bilinmeyen bir sistemin parametrelerini kestirerek, matematiksel modelini oluşturabilecek
Loading…
DERSİN KATEGORİSİ
DERSİN KATEGORİSİ
DERSİN YÜZDESİ
Temel Birimler Dersi
Uzmanlık/Alan Bilgisi Dersi