Elektrik Elektronik Mühendisliği Ödev Yaptırma: İşaret İşleme Ödevlerinde Python Karşılaştırması

Elektrik–elektronik mühendisliğinde işaret işleme (DSP) ödevleri denince yıllarca ilk akla gelen araç MATLAB oldu. Bunun çok haklı tarihsel ve pedagojik nedenleri var: güçlü toolbox’lar, tek satırda spektrum, filtre tasarımı için hazır fonksiyonlar, zengin dokümantasyon. Ancak son 10–15 yılda bilimsel Python ekosistemi (NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter, scikit-signal, MNE, librosa, PyWavelets, Numba, CuPy, PyTorch/JAX, Plotly…) öyle bir olgunlaştı ki; lisans maliyeti ve dağıtılabilirlik avantajlarıyla birlikte ödev/ders/proje hattında Python pratik olarak tam bir alternatif haline geldi.

Bu rehber, “İşaret İşleme Ödevlerinde Python Karşılaştırması” başlığı altında iki şeyi yapıyor:

Uçtan uca bir Python DSP çalışma düzeni (kurulum → veri alma → filtreleme → spektrum → özellik çıkarımı → görselleştirme → rapor) kuruyoruz.
MATLAB ile kavram düzeyinde ve iş akışı düzeyinde karşılaştırıp hangi durumda hangisini seçmenin daha mantıklı olduğuna dair somut, ölçülebilir kriterler veriyoruz.

Her bölüm örnek olaylar, küçük kod iskeletleri (yoruma açık, kopyala-çalıştır mantığına değil metodolojiye odaklı), kontrol listeleri ve sık yapılan hatalara hızlı çözümler içerir. Ödev pratiğine birebir kullanılabilir.

1) Python DSP ekosisteminin yapı taşları (ve MATLAB analoğu)

NumPy: N-boyutlu diziler, çizgisel cebir. (MATLAB: temel matris dilinin kendisi)
SciPy (signal): IIR/FIR tasarım, dönemogram, Welch, filtfilt, resampling, konvolüsyon, pencereler. (MATLAB: Signal Processing Toolbox)
Matplotlib / Plotly: Spektrum, spektrogram, zaman-frekans grafikleri. (MATLAB: plotting)
scikit-signal / PyWavelets: Tepe bulma, dalgacık, sinyal özellik çıkarımı. (MATLAB: Wavelet Toolbox)
librosa: Ses/speech için MFCC, mel spektrogram, tempogram. (MATLAB: Audio Toolbox)
MNE-Python: EEG/MEG için iş akışları. (MATLAB: EEGLAB/FieldTrip ekosistemleri)
Numba/CuPy: JIT ve GPU ivmesi. (MATLAB: Parallel Computing Toolbox + GPU Coder)
Jupyter: Canlı defter, anlatım + kod + grafik tek yerde. (MATLAB Live Script)
Pandas/xarray: Çok kanallı, zaman damgalı veri çerçeveleri. (MATLAB timetable)

Kontrol listesi (ödev başı kurulum): numpy, scipy, matplotlib, ipykernel, jupyter, pandas, scipy.signal, librosa, pywt, numba (isteğe bağlı cupy), plotly. Sanal ortam (venv/conda) şart.

2) İş akışının omurgası: “ham veri → temiz → özellik → model → rapor”

Veri alma: .wav, .csv, DAQ/seri, sensör logu.
Ön-işleme: Detrend, DC offset giderme, normalizasyon, pencereleme.
Filtreleme/yeniden örnekleme: Anti-alias, IIR/FIR, band-limit, resample_poly.
Analiz: FFT/Welch, spektrogram, dalgacık, envelope, Hilbert, cepstrum, MFCC, AR-model.
Özellik çıkarımı: Band güçleri, tepe frekans, RMS, crest factor, entropi, formant/MFCC, HHT.
Sınıflama/tahmin (varsa): scikit-learn/PyTorch ile pipeline.
Görselleştirme ve rapor: Jupyter + Markdown; sonuçlar PNG/HTML/PDF.

Mini şablon: Tek dosyada fonksiyonlara böl, her adımın giriş-çıkış kontratını yaz. “Not defterine kod yığma” yerine modüler yaklaşım.

3) Filtre tasarımı: IIR/FIR seçimleri (Python vs MATLAB yaklaşımı)

IIR (Butterworth/Chebyshev/Elliptic): Daha düşük mertebede hedefe varır; faz doğruluğu gerekmediğinde.
FIR (Pencere/karesel/remez): Doğrusal faz, kararlılık kolay; ancak daha yüksek mertebe ve gecikme.
Python’da: scipy.signal.butter/cheby/ellip, firwin, remez, sıfır faz için filtfilt.
MATLAB’daki ile tasarım kalitesi eşdeğerdir; fark arayüz ve görselleştirme kolaylığı tarafında çıkar (MATLAB’ın app-designer tabanlı Filter Designer’ı vs Python’da sosfreqz + Matplotlib).

Uygulamalı örnek (ses gürültü azaltma): 16 kHz konuşmada 50/60 Hz hum + yüksek frekans hissini bastırmak için 80–3800 Hz band-pass FIR (firwin) ve sıfır faz filtfilt. Ek olarak spectrogram ile önce-sonra karşılaştır.

4) Spektrum ve güç yoğunluğu: Welch, dönüştürme ve ölçekler

FFT tek bir pencere: hızlı ama gürültüye duyarlı.
Welch (ortalama PSD): SNR artırır, varyansı düşürür. Parametre seçimi kritik: pencere tipi, örtüşme, segment uzunluğu.
Python: scipy.signal.welch, periodogram, csd.
Ölçek: Tek-taraflı/çift-taraflı, dB/lineer, enerji korunumuna dikkat.

Örnek vaka (titreşim analizi): Rulman arızasında 1–3 kHz bandında harmonikler; Welch ile tepe belirginleşir, find_peaks + eşikleme ile arıza frekansı bulunur.

5) Zaman-frekans analizleri: STFT, dalgacık, Hilbert–Huang

STFT/spektrogram: Kararlı olmayan sinyallerde bantların zamana yayılımını gör. (scipy.signal.stft, spectrogram)
Wavelet (CWT/DWT): Çok ölçekli; darbeler, transient’ler. (pywt.cwt/dwt)
HHT (EMD + Hilbert): Mod bileşenleri üzerinden anlık frekans. (Python: PyEMD)

Kısa karşılaştırma: MATLAB’ın Wavelet/Time-Frequency araçları GUI ile öğretici; Python’da kodla yaklaşım daha tekrar üretilebilir ve rapora gömülmesi kolay.

6) Yeniden örnekleme, anti-alias ve çok oranlı sistemler

resample_poly (SciPy) en pratik ve sayısal açıdan sağlam yeniden örnekleme; polifaz FIR ile yüksek kalite.
Çok oranlı (multirate) yapılar: downsample/upsample/decimate/interp.
Saat ofseti ve drift için resample yerine faz kilidi/peak align teknikleri (ses/video senkronu).

Sık hata: Sadece signal.resample(N) kullanıp istenmeyen spektral sızıntı oluşturmak. Çözüm: resample_poly + düzgün cutoff.

7) Sinyal özellik çıkarımı: “Ödevte puanı getiren tablo”

Zaman alanı: RMS, tepe, tepe-tepe, crest factor, zarf (Hilbert), zero-crossing rate.
Frekans alanı: Tepe frekans, bant güçleri, spectral centroid, entropi.
Ses/konuşma: MFCC, formantlar, pitch (YIN/CREPE), SNR tahmini.
Biyomedikal: EEG band güçleri (delta-theta-alpha-beta), HRV ölçümleri (R-tepe).
Mekanik: Kurtosis, skewness, cepstrum (dişli/rotor).

Python tarafında özellik çıkarımı fonksiyonlarını küçük “brick”ler olarak yazıp tekrar kullanmak çok kolay; MATLAB’da da mümkündür ama Python paketleme/dağıtım (pip) kültürü daha yaygındır.

8) Gürültü modelleme ve filtreleme: Wiener, Kalman, spektral kapı

Wiener: İstasyoner gürültü için MMSE tahmini. (scipy.signal.wiener basit; gelişmiş için özelleştirme)
Kalman/RTS: Durum uzayı; takip/filtre/füzyon. (Python: filterpy, pykalman, veya kendi sınıfınız)
Spectral gating (ses): Gürültü profilini tahmin et, spektrumda eşik sür. (librosa.decompose.nn_filter/custom)

Örnek (ECG temizleme): 50 Hz notch + adaptif LMS (Python: numpy ile tek sayfa LMS) → T dalgası bozulmadan hum bastırma.

9) Çok kanallı ve mekânsal işleme: Beamforming, ICA/PCA

PCA/ICA ile bağımsız kaynak ayrıştırma (EEG/EMG, mikser çıkışları). (Python: scikit-learn FastICA)
Beamforming (ses/radar): Delay-and-sum, MVDR; numpy.fft tabanlı frekans alanında uygulanabilir.
Çapraz korelasyon (GCC-PHAT): Zaman farkı (TDoA) tahmini.

MATLAB’ın Phased Array/System Toolbox’ı hazır fonksiyonlarla hızlıdır; Python’da açık kaynak örnekler ve makaleye bire bir sadık şeffaf implementasyon kolaydır.

10) Zaman serisi modelleme: AR/ARMA/ARIMA, Burg, Yule-Walker

AR (Burg/YW): Spektral kestirim ve pürüzsüz PSD. (Python: spectrum paketi, statsmodels.tsa/custom)
ARMA/ARIMA/SARIMAX: Trend, mevsimsellik; mühendislikte koşulsuz gerekli değil ama testlerde puan getirir.
Linear prediction cepstrum (LPC): Speech formant; librosa ve scipy ile uygulanır.

11) Python hızlandırma: Numba, Cython, GPU (CuPy/PyTorch)

Numba JIT: Döngü yoğun kıstasları 10–100× hızlandırabilir.
Cython: Tür ipuçlarıyla C seviyesine yakın performans.
CuPy/PyTorch/JAX: Büyük FFT/konvolüsyonları GPU’ya at; laboransta RTX ile “gerçek zaman”a yaklaş.

MATLAB GPU desteğinde kutudan çıktığı gibi rahat; Python’da kurulum/driver adımı var ama esneklik daha yüksek.

12) Görselleştirme ve raporlama: Jupyter, Matplotlib, Plotly

Jupyter defteri ile metin-kod-grafik aynı yerde; ödevde hakem/jüri için ideal.
Matplotlib statik, Plotly etkileşimli (zoom, hover).
Raporunuzu nbconvert ile PDF/HTML’ye çevirin; versiyon kontrolüne koyun.

13) Dağıtılabilirlik ve tekrarlanabilirlik: lisans, ortam, sürüm

Artı: Python açık kaynak, lisans maliyeti yok; CI/CD ve requirements.txt ile ortam kilitleme.
Eksi: Sürümler arası kırılma riskine karşı env damgalama şart.
MATLAB tarafında tek sürüm kontrolü kolay, ama lisans ve “koşu ortamı” sınırlı.

Ödev teslim ipucu: Jupyter + environment.yml + Makefile (veya küçük invoke görevi) ile tek komutla yeniden inşa.

14) Mini atölye: 4 problem, 4 çözüm şablonu

A) EMG sinyalinde hareket artefaktlarını azaltma

Adımlar: Yüksek geçiren 20 Hz FIR + notch 50 Hz + zarf analizi (Hilbert).
Özellik: MAV, RMS, tepe frekans.
Çıktı: Önce-sonra spektrogram ve sınıflandırma doğruluğu tablosu.

B) Rulman titreşiminde arıza teşhisi

Adımlar: Bant geçiren 2–8 kHz IIR, envelope; Welch PSD; find_peaks.
Özellik: BPFI/BPFO harmoniklerinin amplitüdleri.
Çıktı: Arıza sınıfı (normal/hasarlı) ROC eğrisi.

C) Konuşma gürültü azaltma (şehir gürültüsü)

Adımlar: Spektral kapı + Wiener kombinasyonu, parametre süpürme.
Özellik: PESQ/STOI (ek paketler), spektral centroid/roll-off.
Çıktı: Dinlenebilirlik artışı grafikleri, ses örneği linki.

D) EEG alfa bandı güç haritalama

Adımlar: 8–12 Hz FIR + welch, kanal başına bant gücü.
Özellik: Normalize alfa gücü; topografik ısı haritası (MNE).
Çıktı: Göz açık/kapalı karşılaştırma grafikleri.

15) MATLAB ↔ Python: Hangi durumda hangisi?

Python’ı seçin (ödev/proje bağlamı):

Lisans maliyeti sorun ise veya ekip dağıtık.
Makine öğrenmesi/derin öğrenme ağır kullanılıyorsa (PyTorch/JAX ekosistemi).
Dağıtılabilir betik/servis/cihaz üzerinde koşum (Raspberry Pi/Jetson) gereksinimi varsa.
Jupyter ile anlatımsal-tekrarlanabilir rapor şartsa.

MATLAB’ı seçin:

Kurumsal laboratuvarda hazır toolbox’lar ve GUI tabanlı tasarım belirleyici ise.
Tek tıkla “GUI-odaklı” filtre/sistem tasarlamak ve otomatik rapor almak öncelikliyse.
Bazı özel toolbox’lar (örn. belirli kontrol/HDL/Coder akışları) vazgeçilmez ise.

Hibrit strateji: Tasarım prototipini MATLAB’da yapıp, nihai pipeline’ı Python’da ürünleştirmek—ya da tam tersi.

16) Doğrulama ve test: “Grafik güzel” yetmez, metrik verin

SNR, SDR, THD, SINAD, ENOB: ADC/sinyal zinciri için hesaplayın.
Filtre doğrulama: Geçirgen/stop bant zayıflıkları, grup gecikmesi, faz dalgalanması.
İstatistiksel güven: Ortalama/CI; tekrarlanabilirlik.
Karşılaştırmalı tablo: MATLAB ve Python sonuçlarının farklarını (ε toleransı ile) aynı tabloda verin.

17) Performans ve ölçeklenebilirlik pratikleri

Vektörleştir: Döngüleri mümkün olduğunca NumPy fonksiyonlarına taşı.
Bellek: Büyük FFT’de dtype=np.float32/complex64; ara kopyaları azalt.
Çok çekirdek: joblib, multiprocessing veya dask ile bağımsız pencereleri paralelle.
Profiling: %timeit, line_profiler, snakeviz.

18) Sık yapılan hatalar → hızlı çözümler

Yanlış frekans ekseni: np.fft.fftfreq veya rfftfreq kullan, örnekleme oranını unutma.
Pencere ve ölçekleme hatası: Hamming/Hann, scipy.signal.get_window; enerji korunumunu kontrol et.
filtfilt ile stabilite: IIR mertebesi çok yüksekse sosfiltfilt kullan.
NaN/inf zinciri: Z-skor normalizasyonunda bölme sıfırına dikkat; np.nan_to_num.
Yeniden örneklemede alias: resample_poly + uygun cutoff; tek adımda kes ve indir.
Jupyter karmaşası: Hücre sırası yanlış → “Restart & Run All” disiplini ve seed sabitleme.

19) “Altın” ödev kontrol listesi

environment.yml/requirements.txt ve çalıştırma talimatı.
Veri açıklaması (örnekleme hızı, kanal sayısı, birimler).
Ön-işleme adımları (detrend, normalize, pencere).
Filtre tasarım raporu (tip, mertebe, $f_{c}$ , geçiş bandı, zayıflık).
Spektrum/PSD yöntemi (Welch parametreleri).
Zaman-frekans haritası (STFT/dalgacık).
Özellik seti ve seçimi (tablo).
Doğrulama metrikleri (SNR, RMSE/MAE, ROC, vb.).
Reprodüksiyon: Tek komutla çalıştırma, sabit seed.
Sonuçların yorumu ve sınırlılıklar.

20) 3 günlük “ödev-bitir” Python planı

Gün 1: Ortam kur, veri oku, ön-işleme + temel spektrum; kabaca filtre/mask parametrelerini bul.
Gün 2: Filtreyi finalize et, özellik çıkar, karşılaştırmalı tabloları oluştur.
Gün 3: Jupyter raporunu yaz, grafikleri cilala, Makefile ile tek komut çalıştırmayı ayarla, PDF/HTML üret.

21) Sonuç: Python ile DSP—esnek, ücretsiz, tekrarlanabilir

İşaret işleme ödevleri için Python bugün endüstri-seviye bir seçenektir: NumPy/SciPy temeli güvenilirdir, Jupyter ile belge-kod-grafik tek gövdede birleşir, ML ekosistemi doğal entegrasyon sağlar, dağıtım (pip/conda/docker) ve gömülü cihazlarda koşum kolaydır. MATLAB hâlâ güçlü bir pedagojik ve profesyonel platformdur; seçimi belirleyen şey ihtiyaçlarınız ve teslim bağlamınız olmalı. Bu rehberde sunduğumuz iş akışı ve kontrol listesi ile, Python kullanarak tekrarlanabilir, ölçülebilir, kanıtlı bir DSP ödevi sunabilir; isterseniz aynı projeyi MATLAB ile çapraz doğrulayıp iki dünyanın en iyisini kullanabilirsiniz. En önemlisi: grafiklerinizi metriklerle destekleyin, parametrelerinizi belgelendirin, kodunuzu yeniden üretilebilir kılın—mühendislik tam da budur.

Öğrencilerin akademik başarılarını desteklemek ve yoğun tempoda geçen okul yaşamlarında yardımcı olmak amacıyla kurulan “Ödev Yaptırma” platformu, özgün ve kaliteli ödev çözümleri sunmaktadır. Öğrencilerin farklı branşlardan ödevlerini, projelerini ve makalelerini profesyonel ve deneyimli ekip üyelerimiz aracılığıyla titizlikle hazırlıyoruz. Her bir ödevi, konunun gerektirdiği derinlemesine araştırmalar ve analizler doğrultusunda çözümleyerek, öğrencilerimizin özgün düşünce yapısını ön plana çıkarmasını sağlıyoruz.

“Ödev Yaptırma” olarak, müşteri memnuniyetini ve güvenilirliği en üst düzeyde tutmaktayız. Öğrencilerin bize teslim ettikleri ödevlerin tümü, gizlilik ve güvenlik ilkelerine sıkı sıkıya bağlı kalınarak işlenir. Her ödev, öğrencinin taleplerine ve öğretmenin yönergelerine uygun olarak özelleştirilir ve her zaman orijinal içerik üretmeye özen gösteririz. Öğrencilerin akademik itibarını korumak ve güvenilir bir öğrenme deneyimi sunmak için elinizdeyiz.

“Ödev Yaptırma” platformu, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde öğrencilere kolayca ulaşılabilir bir hizmet sunmaktadır. Kullanıcılar, web sitemiz üzerinden basit adımlarla ödevlerini yaptırma taleplerini iletebilir ve ihtiyaç duydukları konuda uzmanlaşmış ekip üyelerimizle iletişime geçebilirler. Hızlı yanıt verme ve esneklik, öğrencilerin zaman baskısı altında olan durumlarında da yanlarında olduğumuzu hissettirir. “Ödev Yaptırma” olarak, öğrencilerin başarısını desteklemek ve onlara daha fazla öğrenme fırsatı sunmak için buradayız

İçerik Üreticisi

Biyografinin Tamamını Gör