- Tytuł:
-
Ekstrakcja właściwości z sygnałów EA dla klasyfikatorów neuronowych
Extraction of Feature from AE Signals for Neural Classifiers - Autorzy:
- Mikulski, S.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/376649.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
- Tematy:
-
emisja akustyczna
kurtoza
drzewienie elektryczne - Opis:
-
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.
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. - Źródło:
-
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 89; 175-185
1897-0737 - Pojawia się w:
- Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł