Temat: sygnał - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 211.

Tytuł:: Zastosowanie multimodalnej klasyfikacji w rozpoznawaniu stanów emocjonalnych na podstawie mowy spontanicznej
Spontaneus emotion redognition from speech signal using multimodal classification
Autorzy:: Kamińska, D.
Pelikant, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/408014.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: rozpoznawanie emocji
sygnał mowy
algorytm kNN
emotion recognition
speech signal
k-NN algorithm
Opis:: Artykuł prezentuje zagadnienie związane z rozpoznawaniem stanów emocjonalnych na podstawie analizy sygnału mowy. Na potrzeby badań stworzona została polska baza mowy spontanicznej, zawierająca wypowiedzi kilkudziesięciu osób, w różnym wieku i różnej płci. Na podstawie analizy sygnału mowy stworzono przestrzeń cech. Klasyfikację stanowi multimodalny mechanizm rozpoznawania, oparty na algorytmie kNN. Średnia poprawność: rozpoznawania wynosi 83%.
The article presents the issue of emotion recognition from a speech signal. For this study, a Polish spontaneous database, containing speech from people of different age and gender, was created. Features were determined from the speech signal. The process of recognition was based on multimodal classification, related to kNN algorithm. The average of accuracy performance was up to 83%.
Źródło:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 3; 36-39
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 212.

Tytuł:: Zastosowanie sieci neuronowej opartej na parametrach charakterystyki widma sygnału EEG w celu rozróżnienia ruchu i zamiaru ruchu oraz przynależności personalnej sygnału
The application of neural network based on the parameters of EEG-signal spectrum characteristics for classification of movement, intention of movement and personal affiliation of the signal
Autorzy:: Broniec, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/261248.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Tematy:: sygnał elektroencefalograficzny
sieć neuronowa
electroencephalography signal
neural network
Opis:: Badanie zmian zachodzących w sygnale elektroencefalograficznym (EEG) pod wpływem zadanego bodźca wymaga założenia, że ta reakcja ma własną i powtarzalną charakterystykę, w przeciwieństwie do ciągłej, spontanicznej aktywności mózgu, która w tym kontekście może być traktowana jako addytywny szum. Na podstawie powyższego założenia podzielono otrzymane w eksperymencie próbki sygnału EEG na grupy danych, związanych z odpowiedzią mózgu na zadane bodźce. Artykuł przedstawia wyniki otrzymane po zastosowaniu prostej sieci neuronowej LVQ (learning vector quantization) do rozróżnienia otrzymanych w eksperymencie danych. Porównano dane związane z ruchem palca i z wyobrażeniem ruchu palcem oraz przeprowadzono rozróżnienie danych otrzymanych od różnych osób. Zastosowanie sieci neuronowej samoorganizującej LVQ, opartej na parametrach charakterystyki widma EEG, pozwoliło na rozróżnienie przynależności personalnej sygnału EEG pomiędzy dwiema osobami ze średnią skutecznością 87,31% oraz pomiędzy czterema osobami ze średnią skutecznością 77,39%.
The evaluation of changes within electroencephalography signal (EEG) occurred in response to stimuli, requires the assumption that this reaction has its own, repeatable characteristics compare to the continuous spontaneous brain activity, which can be treated in this context as the additive noise. Therefore, the recorded EEG signal samples, were divided into data groups connected with brain response to the stimuli. The simple neural network LVQ (learning vector quantization) was applied to evaluate recorded data. Movement of finger and voluntary intention of movement were examined. The application of simple neural network LVQ based on parameters of EEG-signal spectrum characteristics allowed for differentiation of EEG signal between two persons with the average efficiency of 87.31% and between four persons with the 77.39% accuracy.
Źródło:: Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2009, 15, 3; 244-247
1234-5563
Pojawia się w:: Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 213.

Tytuł:: Zastosowanie sygnału skutecznej wartości ruchomej prądu stojana w diagnostyce silnika indukcyjnego podczas rozruchu
Using of the moving RMS stator current signal in diagnostics of an induction motor on start-up
Autorzy:: Dybowski, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1373805.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:: maszyna indukcyjna
silnik indukcyjny
diagnostyka silników indukcyjnych
sygnał
rozruch
Opis:: The moving rms stator current signal can be used in diagnostics of induction motor. The results of using of this signal in diagnostics of induction motor have been presented in this paper. It has been used the moving rpm for analysis different damages of induction motor and perform review of results to use this signal in diagnostics on start-up. Dynamical model of this machine calculates harmonics of stator, rotor and stator-rotor inductances accounting for only global saturation of the air-gap region. The model considered various rotational speeds of the rotor.
Źródło:: Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2009, 82; 123-127
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:: Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 214.

Tytuł:: Zastosowanie Zoptymalizowanego Algorytmu Multikomparacyjnego do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej generowanej przez wyładowania niezupełne, uszeregowane w zmodyfikowanej bazie danych
The application of the optimized multi-comparative algorithm for classifying acoustic signals, generated by partial discharges, catalogued in the modified database
Autorzy:: Kurtasz, P.
Boczar, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/275012.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: klasyfikator multikomparacyjny
zoptymalizowany klasyfikator multikomparacyjny
wyładowanie niezupełne
sygnał emisji akustycznej
defekt izolacji papierowo-olejowej
multi-comparational classic
optimized multi-comparative algorithm
partial discharge
acoustic emission signal
defect in paper-oil insulation
Opis:: W artykule scharakteryzowano możliwości zastosowania Zoptymalizowanego Algorytmu Multikomparacyjnego (ZAM) do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej (EA) generowanej przez podstawowe formy (klasy) wyładowań niezupełnych (WNZ), jakie mogą występować w izolacji papierowo-olejowej transformatorów elektroenergetycznych. W algorytmie ZAM zastosowano deskryptor czasowo-częstotliwościowy z optymalnie dobranymi parametrami w dziedzinie czasu i częstotliwości. Za pomocą tak skonstruowanego algorytmu przebadano bazę wiedzy poszerzoną o dodatkową klasę WNZ. Dotychczas wykorzystywana baza wiedzy, zawierająca osiem klas przebiegów EA, została opracowana w Katedrze Wysokich Napięć Politechniki Opolskiej. Stanowiła podstawę do testowania algorytmu ZAM, uzupełniono ją o dodatkową formę WNZ modelowanych w iskierniku ostrze-płyta umieszczonym w oleju izolacyjnym ze swobodnie przemieszczającymi się pęcherzykami gazowymi. Układ wyładowczy reprezentujący tę klasę, podobnie jak wszystkie pozostałe układy został zamodelowany w oleju elektroizolacyjnym. W artykule szczególną uwagę poświęcono omówieniu zasady działania zastosowanego algorytmu oraz wynikom skuteczności rozpoznawania podstawowych form WNZ, uzyskiwanym przy jego użyciu. Skuteczność rozpoznawania form WNZ została wyznaczona dla każdej z klas z osobna i całościowo dla bazy danych. Całkowita skuteczność klasyfikacji (dla całej bazy danych) wyniosła 95,95 %.
In the paper application is described of the optimized multi-comparational and classic multi-comparational algorithms for classification of acoustic emission (AE) signals generated by the basic forms of partial discharges (PDs) which can occur in of paper-oil insulation systems of power transformers. This is a new implementation of the classical multi-comparational algorithm. The optimized multi-comparational algorithm was especially designed for needs on classification of the AE methods and it is result of research works performed by authors of this paper. Implementation of a time-frequency descriptor into the optimized multi-computational algorithm has been proposed. It was demonstrated that both algorithms indicate high, over 95,95 %, classification efficiency.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 12; 73-78
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 215.

Tytuł:: Źródła sygnałów diagnostycznych w układach hydraulicznych
The sources of diagnostic signals in hydraulic systems
Autorzy:: Menchen, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329028.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: sygnał diagnostyczny
układ hydrauliki siłowej
diagnostic signal
force hydraulic system
Opis:: Stan techniczny układu hydrauliki siłowej w maszynie roboczej można określić na podstawie sygnałów diagnostycznych generowanych przez elementy tego układu. W artykule przedstawiono źródła sygnałów diagnostycznych w elementach układów hydraulicznych oraz model generowania tych sygnałów.
The technical condition of force hydraulic system in working machines is been possible to qualify on basis of diagnostic signals generated in this system. In this report there are introduced the sources of diagnostic signals in elements of hydraulic systems and the model of generating these signals.
Źródło:: Diagnostyka; 2005, 33; 60-64
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "sygnał" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język