Informacja

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

Wyszukujesz frazę "empirical mode decomposition" wg kryterium: Temat


Tytuł:
A window based method to reduce the end-effect in Empirical Mode Decomposition
Autorzy:
Cotogno, M.
Cocconcelli, M.
Rubini, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328237.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
empirical mode decomposition
intrinsic mode function
end-effect problem
windowing
Opis:
Empirical Mode Decomposition technique (EMD) is a recent development in non-stationary and non-linear data analysis. It is an algorithm which adaptively decomposes the signal in the sum of Intrinsic Mode Functions (IMFs) from which the instantaneous frequency can be easily computed. EMD has proven its effectiveness but is still affected from various problems. One of these is the “end-effect”, a phenomenon occurring at the start and at the end of the data due to the splines fitting on which the EMD is based. Various techniques have been tried to overcome the end-effect, like different data extension or mirroring procedures at the data boundary. In this paper we made use of the IMFs orthogonality property to apply a symmetrical window to the data before EMD for end-effect reduction. Subsequently the IMFs are post-processed to compensate for data alteration due to windowing. The simulations show that IMFs obtained with this method are of better quality near the data boundaries while remaining almost identical to classical EMD ones.
Źródło:
Diagnostyka; 2013, 14, 1; 3-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using Empirical Mode Decomposition of Backscattered Ultrasound Signal Power Spectrum for Assessment of Tissue Compression
Autorzy:
Byra, M.
Wójcik, J.
Nowicki, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177950.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
tissue characterization
tissue compression
quantitative ultrasound
empirical mode decomposition
signal analysis
Opis:
Quantitative ultrasound has been widely used for tissue characterization. In this paper we propose a new approach for tissue compression assessment. The proposed method employs the relation between the tissue scatterers’ local spatial distribution and the resulting frequency power spectrum of the backscattered ultrasonic signal. We show that due to spatial distribution of the scatterers, the power spectrum exhibits characteristic variations. These variations can be extracted using the empirical mode decomposition and analyzed. Validation of our approach is performed by simulations and in-vitro experiments using a tissue sample under compression. The scatterers in the compressed tissue sample approach each other and consequently, the power spectrum of the backscattered signal is modified. We present how to assess this phenomenon with our method. The proposed in this paper approach is general and may provide useful information on tissue scattering properties.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2018, 43, 3; 447-453
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Taking advantage of empirical mode decomposition in diagnosing gear faults
Wykorzystanie empirycznej dekompozycji sygnału w diagnostyce uszkodzeń przekładni zębatych
Autorzy:
Łazarz, B.
Madej, H.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328818.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
przekładnia zębata
empiryczna dekompozycja sygnału
diagnostics
gear
empirical mode decomposition
Opis:
The study presents the application of empirical mode decomposition as a tool useful in diagnosing faults in gears. The method is a modern algorithm used for non-linear and non-stationary signals. Using this algorithm, it is possible to decompose a signal into a finite sum of component called intrinsic mode functions (IMF). For each IMF, the number of extremes and the number of transitions through zero is equal or different, by maximum one, and the mean value of envelope determined by the signal extremes equals zero. In practice, natural signals do not meet these conditions. In the experiment, a gearbox operating in a circulating power system was used, with 16 and 24 pinion and wheel teeth, respectively. The measurements were carried out for a non-damaged gear and for a gear with a modelled fault, operating at various rotational speeds and under different loads.
W opracowaniu przedstawiono zastosowanie empirycznej dekompozycji sygnału jako narzędzia przydatnego w diagnostyce uszkodzeń przekładni zębatych. Metoda ta jest nowoczesnym algorytmem stosowanym dla sygnałów nieliniowych i niestacjonarnych. Wykorzystując ten algorytm można rozłożyć sygnał na skończoną sumę składowych zwanych funkcjami wewnętrznymi (IMF). Dla każdego IMF liczba ekstremów i liczba przejść przez zero jest równa bądź różna o maksimum jeden, a wartość średnia obwiedni określonej przez ekstrema sygnału równa się zero. W praktyce naturalne sygnały nie spełniają tych warunków. W eksperymencie wykorzystano przekładnie zębatą pracującą w układzie mocy krążącej o licznie zębów zębnika i koła odpowiednio 16 i 24. Pomiary przeprowadzono dla przekładni nieuszkodzonej oraz z zamodelowanym uszkodzeniem, pracującej przy różnych prędkościach obrotowych i różnych obciążeniach.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 1(49); 67-72
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigation of supra-harmonics through signal processing methods in smart grids
Autorzy:
Yalcin, T.
Ozdemir, M.
Kostyla, P.
Leonowicz, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/136245.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
EEEIC International Barbara Leonowicz Szabłowska
Tematy:
ensemble empirical mode decomposition
power quality
Fourier analysis
Short Time Fourier Transformation
Opis:
Nowadays supra-harmonic distortion studies are gaining attention day by day in power quality research area. When handling communication systems especially Power Line Carrier (PLC) systems in frequency range 2-150 kHz, they are suitable for causing electromagnetic interference (EMI) to other systems. This study shows results of analysis employing advanced method called ensemble empirical mode decomposition (EEMD) to describe supra-harmonic distortion. Unlike the traditional method (short time fourier transform-STFT), EEMD gives extensive representation for supra-harmonic components.
Źródło:
Transactions on Environment and Electrical Engineering; 2017, 2, 2; 80-85
2450-5730
Pojawia się w:
Transactions on Environment and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fast bearing fault diagnosis of rolling element using Lévy Moth-Flame optimization algorithm and Naive Bayes
Autorzy:
Sun, Shuang
Przystupa, Krzysztof
Wei, Ming
Yu, Han
Ye, Zhiwei
Kochan, Orest
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841936.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
malfunction diagnostics
naive Bayes
moth-flame optimization algorithm
ensemble empirical mode decomposition
Opis:
Fault diagnosis is part of the maintenance system, which can reduce maintenance costs, increase productivity, and ensure the reliability of the machine system. In the fault diagnosis system, the analysis and extraction of fault signal characteristics are very important, which directly affects the accuracy of fault diagnosis. In the paper, a fast bearing fault diagnosis method based on the ensemble empirical mode decomposition (EEMD), the moth-flame optimization algorithm based on Lévy flight (LMFO) and the naive Bayes (NB) is proposed, which combines traditional pattern recognition methods meta-heuristic search can overcome the difficulty of selecting classifier parameters while solving small sample classification under reasonable time cost. The article uses a typical rolling bearing system to test the actual performance of the method. Meanwhile, in comparison with the known algorithms and methods was also displayed in detail. The results manifest the efficiency and accuracy of signal sparse representation and fault type classification has been enhanced.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 4; 730-740
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Speech Enhancement Using Sliding Window Empirical Mode Decomposition and Hurst-based Technique
Autorzy:
Poovarasan, Selvaraj
Chandra, Eswaran
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176311.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
speech enhancement
Empirical Mode Decomposition
EMD
Intrinsic Mode Functions
hurst exponent
Sliding Window
SW
Opis:
The most challenging in speech enhancement technique is tracking non-stationary noises for long speech segments and low Signal-to-Noise Ratio (SNR). Different speech enhancement techniques have been proposed but, those techniques were inaccurate in tracking highly non-stationary noises. As a result, Empirical Mode Decomposition and Hurst-based (EMDH) approach is proposed to enhance the signals corrupted by non-stationary acoustic noises. Hurst exponent statistics was adopted for identifying and selecting the set of Intrinsic Mode Functions (IMF) that are most affected by the noise components. Moreover, the speech signal was reconstructed by considering the least corrupted IMF. Though it increases SNR, the time and resource consumption were high. Also, it requires a significant improvement under nonstationary noise scenario. Hence, in this article, EMDH approach is enhanced by using Sliding Window (SW) technique. In this SWEMDH approach, the computation of EMD is performed based on the small and sliding window along with the time axis. The sliding window depends on the signal frequency band. The possible discontinuities in IMF between windows are prevented by the total number of modes and the number of sifting iterations that should be set a priori. For each module, the number of lifting iterations is determined by decomposition of many signal windows by standard algorithm and calculating the average number of sifting steps for each module. Based on this approach, the time complexity is reduced significantly with suitable quality of decomposition. Finally, the experimental results show the considerable improvements in speech enhancement under non-stationary noise environments.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2019, 44, 3; 429-437
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Some characteristic wave energy dissipation patterns along the Polish coast
Autorzy:
Rozynski, G.
Szmytkiewicz, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/49190.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
Tematy:
energy dissipation
wave energy
statistical parameter
empirical mode decomposition
singular spectrum analysis
Polish coast
Źródło:
Oceanologia; 2018, 60, 4
0078-3234
Pojawia się w:
Oceanologia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tests of basic voice stress detection techniques
Autorzy:
Staroniewicz, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/128166.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
Tematy:
Voice Stress Analysis
Empirical Mode Decomposition
analiza napięcia głosowego
VSA
empiryczna dekompozycja sygnału
EMD
Opis:
The modern speech processing techniques enable new possibilities of potential applications. Besides speech and speaker recognition, also the information about speakers’ physical condition, emotional state or stress can be detected in speech signal. Since emotional stress can occur during deception, its detection in speech could be used for law or security services. The paper presents the comparative tests of two voice stress detection techniques: one based on trials of microtremors detection relying on an iterative EMD method (Empirical Mode Decomposition) and the second one based on the statistical analysis of fundamental frequency and MFCC parameters. The preliminary tests were carried on the group of 12 speakers (6 males and 6 females) answering yes/no to the list of a few dozen personal questions. The presented research revealed the speakers’ very high personal influence on the obtained results.
Źródło:
Vibrations in Physical Systems; 2019, 30, 1; 1-6
0860-6897
Pojawia się w:
Vibrations in Physical Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Employing empirical mode decomposition to determine solar radiation intensity curve
Zastosowanie empirycznej dekompozycji modów do wyznaczania krzywej natężenia promieniowania słonecznego
Autorzy:
Kapica, J.
Scibisz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/792710.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:
empirical mode decomposition
signal filtration
solar radiation
solar energy
weather condition
insolation
LabView programming
Źródło:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2013, 13, 1
1641-7739
Pojawia się w:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pulsation signals analysis of turbocharger turbine blades based on optimal EEMD and TEO
Autorzy:
Wang, Fengli
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/259800.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
urbocharger turbine blades
pulsation signals analysis
ensemble empirical mode decomposition
Teager energy operator
correlation kurtosis
Opis:
Turbocharger turbine blades suffer from periodic vibration and flow induced excitation. The blade vibration signal is a typical non-stationary and sometimes nonlinear signal that is often encountered in turbomachinery research and development. An example of such signal is the pulsating pressure and strain signals measured during engine ramp to find the maximum resonance strain or during engine transient mode in applications. As the pulsation signals can come from different disturbance sources, detecting the weak useful signals under a noise background can be difficult. For this type of signals, a novel method based on optimal parameters of Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) and Teager Energy Operator (TEO) is proposed. First, an optimization method was designed for adaptive determining appropriate EEMD parameters for the measured vibration signal, so that the significant feature components can be extracted from the pulsating signals. Then Correlation Kurtosis (CK) is employed to select the sensitive Intrinsic Mode Functions (IMFs). In the end, TEO algorithm is applied to the selected sensitive IMF to identify the characteristic frequencies. A case of measured sound signal and strain signal from a turbocharger turbine blade was studied to demonstrate the capabilities of the proposed method.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2019, 3; 78-86
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Improved EMD Method Based on Utilizing Certain Inflection Points in the Construction of Envelope Curves
Autorzy:
Kafil, Mohsen
Darabi, Kaveh
Ziaei-Rad, Saeed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31339815.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
empirical mode decomposition
EMD
interpolation points
envelope curve
inflection points
rolling element bearing fault diagnosis
Opis:
The empirical mode decomposition (EMD) algorithm is widely used as an adaptive time-frequency analysis method to decompose nonlinear and non-stationary signals into sets of intrinsic mode functions (IMFs). In the traditional EMD, the lower and upper envelopes should interpolate the minimum and maximum points of the signal, respectively. In this paper, an improved EMD method is proposed based on the new interpolation points, which are special inflection points (SIPn) of the signal. These points are identified in the signal and its first (n − 1) derivatives and are considered as auxiliary interpolation points in addition to the extrema. Therefore, the upper and lower envelopes should not only pass through the extrema but also these SIPn sets of points. By adding each set of SIPi (i = 1, 2, n) to the interpolation points, the frequency resolution of EMD is improved to a certain extent. The effectiveness of the proposed SIPn-EMD is validated by the decomposition of synthetic and experimental bearing vibration signals.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2023, 48, 3; 389-401
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of effectiveness and computational complexity of trend removal methods
Analiza skuteczności i złożoności obliczeniowej metod usuwania składowej trendu z danych pomiarowych
Autorzy:
Lentka, Ł.
Smulko, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269175.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
trend removal
high-pass filter
empirical mode decomposition
EMD
usuwanie trendu
filtry górnoprzepustowe
empiryczna metoda dekompozycji
Opis:
The paper presents a method of processing measurement data due to remove slowly varying component of the trend occurring in the recorded waveforms. Comparison of computational complexity and trend removal efficiency between some commonly used methods is presented. The impact of these procedures on probability distribution and power spectral density is shown. Effectiveness and computational complexity of these methods depend essentially on nature of the removed trend. This paper describes several procedures: Moving Average Removal (MAR), fitting a polynomial of degree appropriate to the analyzed data, Empirical Mode Decomposition (EMD).
W pracy przedstawiono sposób przetwarzania danych pomiarowych w celu usunięcia wolnozmiennej składowej trendu występującego w rejestrowanych przebiegach. Porównano kilka często stosowanych w tym celu metod pod względem ich złożoności obliczeniowej oraz skuteczności w usuwaniu trendu. Pokazano wpływ tych procedur na rozkład prawdopodobieństwa wartości chwilowych oraz przebieg gęstości widmowej mocy. W ogólności operację usuwania trendu możemy traktować jako filtrację górnoprzepustową danych pomiarowych. W celu usunięcia trendu można użyć filtru górnoprzepustowego (analogowego lub cyfrowego) już na etapie akwizycji danych pomiarowych. Jednakże często mamy do czynienia z danymi, w których składowa trendu jest potrzebna do przeprowadzania innych analiz i nie może być usunięta na etapie rejestracji danych pomiarowych. Ponadto, może mieć charakter niestacjonarny i metody filtracji górnoprzepustowej nie będą skuteczne. W takich przypadkach należy rozważyć inne, często bardziej zaawansowane metody. Skuteczność i złożoność obliczeniowa takich metod zależy istotnie od charakteru usuwanego trendu. W pracy opisano procedurę usuwania średniej kroczącej (ang. Moving Average Removal – MAR), metody o niskiej złożoności obliczeniowej, ale dającej zadowalające rezultaty w dużej liczbie potencjalnych zastosowań. Rozważono usuwanie trendu przez dopasowanie wielomianem odpowiedniego stopnia do analizowanych danych pomiarowy. Procedura ta może być powtarzana kilkukrotnie, nawet ze zwiększaniem stopnia wielomianu przy każdym z kroków, aż do uzyskania przebiegu, w którym usunięto składową trendu. Część pracy poświęcono prezentacji bardziej złożonych obliczeniowo metod, które zostały rozwinięte dopiero w ostatnich latach i wymagają znacznie bardziej intensywnych obliczeń.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 51; 111-114
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Continuous wavelet and Hilbert-Huang Transforms applied for analysis of active and reactive power consumption
Autorzy:
Avdakovic, S
Bosovic, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/221580.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
active power consumption
reactive power consumption
continuous wavelet transform (CWT)
empirical mode decomposition
Hilbert-Huang transform
Opis:
Analysis of power consumption presents a very important issue for power distribution system operators. Some power system processes such as planning, demand forecasting, development, etc.., require a complete understanding of behaviour of power consumption for observed area, which requires appropriate techniques for analysis of available data. In this paper, two different time-frequency techniques are applied for analysis of hourly values of active and reactive power consumption from one real power distribution transformer substation in urban part of Sarajevo city. Using the continuous wavelet transform (CWT) with wavelet power spectrum and global wavelet spectrum some properties of analysed time series are determined. Then, empirical mode decomposition (EMD) and Hilbert-Huang Transform (HHT) are applied for the analyses of the same time series and the results showed that both applied approaches can provide very useful information about the behaviour of power consumption for observed time interval and different period (frequency) bands. Also it can be noticed that the results obtained by global wavelet spectrum and marginal Hilbert spectrum are very similar, thus confirming that both approaches could be used for identification of main properties of active and reactive power consumption time series.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2014, 21, 3; 413-422
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tool wear condition monitoring in milling process based on data fusion enhanced long short-term memory network under different cutting conditions
Autorzy:
Zheng, Guoxiao
Sun, Weifang
Zhang, Hao
Zhou, Yuqing
Gao, Chen
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2038054.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
tool wear condition monitoring
empirical mode decomposition
variational mode decomposition
fourier synchro squeezed transform
neighborhood component analysis
long short-term memory network
Opis:
Tool wear condition monitoring (TCM) is essential for milling process to ensure the machining quality, and the long short-term memory network (LSTM) is a good choice for predicting tool wear value. However, the robustness of LSTM- based method is poor when cutting condition changes. A novel method based on data fusion enhanced LSTM is proposed to estimate tool wear value under different cutting conditions. Firstly, vibration time series signal collected from milling process are transformed to feature space through empirical mode decomposition, variational mode decomposition and fourier synchro squeezed transform. And then few feature series are selected by neighborhood component analysis to reduce dimension of the signal features. Finally, these selected feature series are input to train the bidirectional LSTM network and estimate tool wear value. Applications of the proposed method to milling TCM experiments demonstrate it outperforms significantly SVR- based and RNN- based methods under different cutting conditions.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 4; 612-618
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
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

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