W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

Ekstrakcja właściwości z sygnałów EA dla klasyfikatorów neuronowych

Autorzy

[ 1 ] Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika i elektrotechnika

Wariant tytułu

EN Extraction of feature from AE signals for neural classifiers

Rok publikacji

2017

Opublikowano w

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

Rocznik: 2017 | Numer: Issue 89

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

polski

Słowa kluczowe
PL
  • misja akustyczna
  • kurtoza
  • drzewienie elektryczne
Streszczenie

PL W poniższym artykule przedstawiono zastosowanie różnych metod analizy sygnału w celu wydobycia danych uczących sieć neuronową, której celem jest detekcja sygnałów emisji akustycznej (EA) towarzyszących zjawisku drzewienia w żywicach epoksydowych. Badane sygnały poddano m. in. analizie statystycznej poprzez wydobycie takich danych jak: kurtoza, skośność czy wariancja. Oprócz metod statystycznych zastosowano także analizę częstotliwościową oraz metody analizy związane ściśle z metodą akustyczną. Przeprowadzona została analiza każdego z branych pod uwagę parametrów pod kątem jego przydatności podczas detekcji danych.

EN The following article describes random methods signal analysis used to extract learning features for neural network. Learned neural network should detect AE signals companying electrical treeing of epoxy resins. Recorded signals where analyzed with statistical features such as kurtosis and skewness. In additional to the statistical features, signal was analyzed in frequency domain and with well known AE methods.

Strony (od-do)

175 - 185

DOI

10.21008/j.1897-0737.2017.89.0016

URL

http://www.iee.put.poznan.pl/wydawnictwa/wydawnictwaFiles/2017/1030_Academic%20Journals%20Poznan%20University%20of%20Technology_89/!175_16_Mikulski.pdf

Zaprezentowany na

Computer Applications in Electrical Engineering 2017, 10-11.04.2017, Poznań, Polska

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

9

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

9

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.