Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Fourier transform" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    Analysis of vibration transmission in an air-operated demolition hammer
    Autorzy:
    Tabaszewski, M.
    Wojsznis, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/128111.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
    Tematy:
    vibrations
    dynamic inputs
    short-time Fourier transform
    STFT
    drgania
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    Opis:
    The paper presents an analysis of vibrations of a ram, body and handle of a heavy, air-operated demolition hammer. The research was conducted in order to determine the character of dynamic inputs and resulting vibrations at the tool handle which were necessary to build a structural model of local influences on an operator taking the hammer design into account. The experiment was carried out on a test stand without participation of an operator, which guaranteed repeatability of measurements and elimination of ontogenetic characteristics. The displacements of selected structural elements of the tool were recorded by means of a camera and the accelerations at the handle were recorded by means of a standard measuring apparatus. The recorded signals were subjected to the spectral analysis and the short-time Fourier transform (STFT) using dedicated software in MATLAB environment.
    Źródło:
    Vibrations in Physical Systems; 2016, 27; 385-390
    0860-6897
    Pojawia się w:
    Vibrations in Physical Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of the EEG Signal Classifiers LDA, NBC and GNBC Based on Time-Frequency Features
    Porównanie klasyfikatorów LDA, NBC i GNBC sygnału EEG stosujących cechy czasowo-częstotliwościowe
    Autorzy:
    Szuflitowska, B.
    Orłowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275175.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    electroencephalograph classification
    machine learning
    short-time Fourier transform
    time-frequency analysis
    elektroencefalografia
    klasyfikacja
    uczenie maszynowe
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    analiza czasowo-częstotliwościowa
    Opis:
    EEG signals are non-stationary and used to study the activities of the brain in pathology. Epilepsy belongs to the most common neurological diseases. In the paper, real EEG sequences described by a doctor as normal and epileptic (ictal and interictal) are used. In classification process these sequences are divided into training and testing subsets. The classification are performed using Short-Time Fourier Transform. Based on obtained spectrum four features have been extracted. The study presents experiments based on the analysis and classification of EEG signals using various methods, including Linear Discriminant Analysis, Naive Bayes Classifier and Gaussian Naive Bayes Classifier. The results indicated that used techniques a potential to be applied within an automatic neurologic diseases diagnosis system and could thus further increase the number of correct diagnoses.
    Sygnały EEG są z definicji niestacjonarne i stosowane do badania aktywności mózgu w patologii. Epilepsja należy do najczęstszych chorób neurologicznych. W pracy użyto rzeczywistych sekwencji EEG określonych przez lekarza jako stan normalny oraz padaczka (stany napadowe oraz międzynapadowe). W procesie klasyfikacji sygnały zostały podzielone na dwa podzbiory – uczący oraz testujący. Klasyfikacja została przeprowadzona za pomocą krótkotrwałej transformaty Fouriera. Na podstawie otrzymanego widma dokonano ekstrakcji czterech cech. Badanie przedstawia eksperymenty oparte na analizie i klasyfikacji sygnałów EEG za pomocą różnych metod, w tym Liniowej Analizy Dyskryminacyjnej, Naiwnego Klasyfikatora Bayesa oraz Naiwnego Klasyfikatora Bayesa dla rozkładu Gaussa. Wyniki pokazują, że użyty algorytm może być potencjalnie stosowany w automatycznej diagnostyce schorzeń neurologicznych i może w przyszłości zwiększyć liczbę poprawnie stawianych diagnoz.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 39-45
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Infrared devices and techniques (revision)
    Autorzy:
    Rogalski, A.
    Chrzanowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/221154.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    frequency analysis
    time-frequency analysis
    short-time Fourier transform
    Gabor transform
    Wigner-Ville transform
    Cone-Shaped Transform
    wavelet analysis
    time-scale analysis
    wavelet decomposition
    filter banks
    wavelet packets
    Opis:
    The main objective of this paper is to produce an applications-oriented review covering infrared techniques and devices. At the beginning infrared systems fundamentals are presented with emphasis on thermal emission, scene radiation and contrast, cooling techniques, and optics. Special attention is focused on night vision and thermal imaging concepts. Next section concentrates shortly on selected infrared systems and is arranged in order to increase complexity; from image intensifier systems, thermal imaging systems, to space-based systems. In this section are also described active and passive smart weapon seekers. Finally, other important infrared techniques and devices are shortly described, among them being: non-contact thermometers, radiometers, LIDAR, and infrared gas sensors.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2014, 21, 4; 565-618
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stator Winding Fault Detection of Permanent Magnet Synchronous Motors Based on the Short-Time Fourier Transform
    Autorzy:
    Pietrzak, Przemysław
    Wolkiewicz, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2175935.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    fault diagnosis
    condition monitoring
    inter-turn short circuit
    permanent magnet synchronous motor
    short-time Fourier transform
    Opis:
    In modern drive systems, the high-efficient permanent magnet synchronous motors (PMSMs) have become one of the most substantial components. Nevertheless, such machines are exposed to various types of faults. Hence, on-line condition monitoring and fault diagnosis of PMSMs have become necessary. One of the most common PMSM faults is the stator winding fault. Due to the destructive character of this failure, it is necessary to use fault diagnostic methods that allow fault detection at its early stage. The article presents the results of experimental studies obtained from fast Fourier transform (FFT) and short-time Fourier transform (STFT) analyses of the stator phase current, stator phase current envelope and stator phase current space vector module. The superiority of the proposed method over the classical approach based on the stator current analysis using FFT is highlighted. The proposed solution is experimentally verified under various motor operating conditions. The application of STFT analysis discussed so far in the literature has been limited to the fault diagnosis of induction motors and the narrow range of the analysed motor operating conditions. Moreover, there are no works in the field of motor diagnostics dealing with STFT analysis for stator windings based on the stator current envelope and the stator current space vector module.
    Źródło:
    Power Electronics and Drives; 2022, 7, 42; 112--133
    2451-0262
    2543-4292
    Pojawia się w:
    Power Electronics and Drives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnosis of ITSC fault in the electrical vehicle powertrain system through signal processing analysis
    Autorzy:
    Ouamara, Dehbia
    Boukhnifer, Moussa
    Chaibet, Ahmed
    Maidi, Ahmed
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174472.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    induction motor
    electrical vehicle
    fault diagnosis
    inter-turn short circuit
    extended Kalman filter
    spectral analysis
    fast Fourier transform
    short-time Fourier transform
    silnik indukcyjny
    pojazd elektryczny
    diagnostyka uszkodzeń
    zwarcie międzyzwojowe
    rozszerzony filtr Kalmana
    analiza spektralna
    szybka transformata Fouriera
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    Opis:
    The three-phase induction motor is well suited for a wide range of mobile drives, specifically for electric vehicle powertrain. During the entire life cycle of the electric motor, some types of failures can occur, with stator winding failure being the most common. The impact of this failure must be considered from the incipient as it can affect the performance of the motor, especially for electrically powered vehicle application. In this paper, the intern turn short circuit of the stator winding was studied using Fast Fourier transform (FFT) and Shor-Time Fourier transform (STFT) approaches. The residuals current between the estimated currents provided by the extended Kalman filter (EKF) and the actual ones are used for fault diagnosis and identification. Through FFT, the residual spectrum is sensitive to faults and gives the extraction of inter-turn short circuit (ITSC) related frequencies in the phase winding. In addition, the FFT is used to obtain information about when and where the ITSC appears in the phase winding. Indeed, the results allow to know the faulty phase, to estimate the fault rate and the fault occurrence frequency as well as their appearance time.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2023, 24, 1; art. no. 2023113
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Joint time-frequency and wavelet analysis - an introduction
    Autorzy:
    Majkowski, A.
    Kołodziej, M.
    Rak, R. J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220841.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    frequency analysis
    time-frequency analysis
    short-time Fourier transform
    Gabor transform
    Wigner-Ville transform
    Cone-Shaped Transform
    wavelet analysis
    time-scale analysis
    wavelet decomposition
    filter banks
    wavelet packets
    Opis:
    A traditional frequency analysis is not appropriate for observation of properties of non-stationary signals. This stems from the fact that the time resolution is not defined in the Fourier spectrum. Thus, there is a need for methods implementing joint time-frequency analysis (t/f) algorithms. Practical aspects of some representative methods of time-frequency analysis, including Short Time Fourier Transform, Gabor Transform, Wigner-Ville Transform and Cone-Shaped Transform are described in this paper. Unfortunately, there is no correlation between the width of the time-frequency window and its frequency content in the t/f analysis. This property is not valid in the case of a wavelet transform. A wavelet is a wave-like oscillation, which forms its own “wavelet window”. Compression of the wavelet narrows the window, and vice versa. Individual wavelet functions are well localized in time and simultaneously in scale (the equivalent of frequency). The wavelet analysis owes its effectiveness to the pyramid algorithm described by Mallat, which enables fast decomposition of a signal into wavelet components.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2014, 21, 4; 741-758
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Usage of short time Fourier transform in identification of vehicle shock absorber technical conditions researched by force vibration method
    Wykorzystanie STFT w identyfikacji stanu technicznego amortyzatorów zabudowanych w pojeździe badanych metodą drgań wymuszonych
    Autorzy:
    Konieczny, Ł.
    Burdzik, R.
    Śleziak, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/375573.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    STFT
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    amortyzator
    wibroakustyka
    wibrodiagnostyka
    metoda drgań wymuszonych
    Fiat Seicento
    short-time Fourier transform
    shock absorber
    vibroacoustics
    vibrodiagnostics
    Opis:
    The paper presents results of vibro-acoustic signal analysis (acceleration of the unsprung mass of passenger's car suspension actuated to vibration by harmonic, kinematic vibration). The range of research has included front shock absorber for Fiat Seicento with simulated fault (oil leak). Force process consisted of three phases: increase of frequency, vibration with constant frequency (above 21 Hz) and decreases of frequency. For the analysis process Short Time Fourier Transform method was used with superposition of rectangles window and with zero complement method. On STFT spectrum resonance frequency of unsprung mass was identified. The estimator was the means of maximum acceleration amplitude peak in frequency band round resonance frequency. The result of investigation was presented on diagrams with changeable value of estimator for different technical conditions of shock absorber (with different volume of oil inside the shock absorber).
    W pracy przedstawiono wyniki analiz wibroakustycznych sygnałów drganiowych przyspieszeń drgań mas nieresorowanych zawieszania samochodu osobowego pobudzonych do drgań kinematycznym wymuszeniem harmonicznym. Badania obejmowały amortyzatory przednie zabudowane w samochodzie marki Fiat Seicento z zaprogramowanymi usterkami w postaci ubytku płynu amortyzatorowego. Proces wymuszenia składał sie z trzech kolejnych etapów: wzrostu częstości wymuszenia pracy ze stała częstością oraz z malejącą częstością drgań. Do analizy sygnału drganiowych wykorzystano krótkoczasową transformatę Fouriera (Short Time Fourier Transform) z zastosowaniem okna prostokątnego z nakładaniem się okien oraz uzupełnianiem zerami. Wyznaczono częstotliwość rezonansowa mas nieresorowanych i jako estymator przyjęto średnią wartości przyspieszeń maksymalnych dla analizowanego pasma zawierającego częstotliwość rezonansowa. Rezultaty badan przedstawiono na wykresie obrazującym zmiany wartości wybranych estymatorów w zależności od stanu napełnienia amortyzatora płynem amortyzatorowym.
    Źródło:
    Transport Problems; 2009, T. 4, z. 3, cz.1; 71-77
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of the flame pulsation signals using a short-time Fourier transform
    Analiza sygnałów pulsacji płomienia z wykorzystaniem krótkoczasowej transformaty Fouriera
    Autorzy:
    Grądz, Ż.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408519.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    combustion process
    short-time Fourier transform
    flame pulsation
    proces spalania
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    pulsacja płomienia
    Opis:
    The main aim of the diagnostics of combustion process is ensuring its stability and efficiency. The most important aspect related to the monitoring of the combustion process is a non-invasive acquisition of information from flame and subsequently subjecting it for further processing. Such method of research allows to evaluate the course of the process and determine the characteristic conditions under which the combustion process is stable or not. The article presents the application of short-time Fourier transform for the analysis of flame pulsation signals. The aim of the research was to find an area especially sensitive to the change of combustion process conditions.
    Głównym celem stawianym diagnostyce procesu spalania jest zapewnienie stabilności i efektywności przebiegu procesu. Najważniejszym aspektem monitorowania procesu spalania jest pozyskiwanie w sposób bezinwazyjny informacji z płomienia, a następnie poddanie jej dalszemu przetwarzaniu. Taki sposób badań pozwala na ocenę przebiegu procesu i daje możliwość wyznaczania charakterystycznych stanów, w których proces przebiega stabilnie lub nie. W artykule przedstawiono wykorzystanie krótkoczasowej transformaty Fouriera do analizy sygnałów pulsacji płomienia. Celem badań było znalezienie obszaru szczególnie wrażliwego na zmianę warunków w procesie spalania.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 3; 51-54
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie algorytmów genetycznych do doboru wejść klasyfikatora uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sieci neuronowej PNN oraz krótkoczasowej transformacie Fouriera
    The use of genetic algorithms in the task of choosing inputs for PNN neural network classifier of faults of gear-tooth which used inputs from STFT analysis
    Autorzy:
    Czech, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/258316.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    diagnostyka
    przekładnia zębata
    sztuczna inteligencja
    sztuczna sieć neuronowa
    algorytm genetyczny
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    diagnostic
    toothed gear
    artificial intelligent method
    PNN
    genetic algorithm
    short-time Fourier transform
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano probabilistyczne sieci neuronowe (PNN). Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych do celów wyboru wejść klasyfikatora neuronowego. Badania oparto na sygnałach drganiowych otrzymanych z modelu dynamicznego przekładni pracującej w układzie napędowym. W artykule zaproponowano sposób budowy deskryptorów lokalnych uszkodzeń zębów kół wykorzystując do tego celu sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz przetwarzaniu z użyciem krótkoczasowej transformaty Fouriera (STFT).
    The present paper presents the results of an experimental application of probabilistic neural network as a classifier of the degree of cracking root of the tooth in a gear wheel. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from short time Fourier transform. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. In the experiment genetic algorithms was used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2007, 3; 51-70
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bearing estimation using double frequency reassignment for a linear passive array
    Autorzy:
    Czarnecki, K.
    Leśniak, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/260131.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    direction of arrival
    DOA
    instantaneous frequency
    short-time Fourier transform
    STFT
    time-frequency reassignment
    intercept and surveillance sonar
    crest factor
    Opis:
    The paper demonstrates the use of frequency reassignment for bearing estimation. For this task, signals derived from a linear equispaced passive array are used. The presented method makes use of Fourier transformation based spatial spectrum estimation. It is further developed through the application of two-dimensional reassignment, which leads to obtaining highly concentrated energy distributions in the joint frequency-angle domain and sharp graphical imaging. The introduced method can be used for analysing, a priori, unknown signals of broadband, nonstationary, and/or multicomponent type. For such signals, the direction of arrival is obtained based upon the marginal energy distribution in the angle domain, through searching for arguments of its maxima. In the paper, bearing estimation of three popular types of sonar pulses, including linear and hyperbolic frequency modulated pulses, as well as no frequency modulation at all, is considered. The results of numerical experiments performed in the presence of additive white Gaussian noise are presented and compared to conventional digital sum-delay beamforming performed in the time domain. The root-mean-square error and the peak-to-average power ratio, also known as the crest factor, are introduced in order to estimate, respectively, the accuracy of the methods and the sharpness of the obtained energy distributions in the angle domain.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2017, 3; 26-35
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Acoustical Analysis of Enclosure as Initial Approach to Vehicle Induced Noise Analysis Comparatevely Using STFT and Wavelets
    Autorzy:
    Błażejewski, A.
    Kozioł, P.
    Łuczak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/176551.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    modal analysis
    short-time Fourier transform
    wavelet transform
    acoustic signal processing
    Opis:
    It is assumed in the paper that the signals in the enclosure in a transient period are similar to a noise induced by vehicles, tracks, cars, etc. passing by. The components of such signals usually points out specific dynamic processes running during the observation or measurements. In order to choose the best method of analysis of these phenomena, an acoustic field in a closed space with a sound source inside is created. Acoustic modes of this space influence the sound field. Analytically, the modal analyses describe the above mentioned phenomena. The experimental measurements were conducted in the room that might comprise the closed space with known boundary conditions and the sound source Br¨uel & Kjær Omni-directional type 4292 inside. To record sound signals before the field’s steady state was reached, the microphone type 4349 and the 4-channel frontend 3590 had been used. The obtained signals have been analysed by using two approaches, i.e. Fourier and the wavelet analysis, with the emphasis on their efficiency and the capability to recognise important details of the signal. The results obtained for the enclosure might lead to the formulation of a methodology for an extended investigation of a rail track or vehicles dynamics.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2014, 39, 3; 385-394
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of multiband filtering, empirical mode decomposition and short-time fourier transform used to extract physiological components from long-term heart rate variability
    Autorzy:
    Adamczyk, Krzysztof
    Polak, Adam G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2052173.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    heart rate variability
    nonstationary signal analysis
    multiband filtering
    empirical mode decomposition
    short-time Fourier transform
    Hilbert transform
    Opis:
    Heart rate is constantly changing under the influence of many control signals, as manifested by heart rate variability (HRV). HRV is a nonstationary, irregularly sampled signal, the spectrum of which reveals distinct bands of high, low, very low and ultra-low frequencies (HF, LF, VLF, ULF). VLF and ULF components are the least understood, and their analysis requires HRV records lasting many hours. Moreover, there are still no well-established methods for the reliable extraction of these components. The aim of this work was to select, implement and compare methods which can solve this problem. The performance of multiband filtering (MBF), empirical mode decomposition and the short-time Fourier transform was tested, using synthetic HRV as the ground truth for methods evaluation as well as real data of three patients selected from 25 polysomnographic records with a clear HF component in their spectrograms. The study provided new insights into the components of long-term HRV, including the character of its amplitude and frequency modulation obtained with the Hilbert transform. In addition, the reliability of the extracted HF, LF, VLF and ULF waveforms was demonstrated, and MBF turned out to be the most accurate method, though the signal is strongly nonstationary. The possibility of isolating such waveforms is of great importance both in physiology and pathophysiology, as well as in the automation of medical diagnostics based on HRV.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2021, 28, 4; 643-660
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies