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 "transformata falkowa Haara" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Diagnostyka silnika indukcyjnego oparta na analizie sygnałów akustycznych z użyciem dyskretnej transformaty falkowej Haara i klasyfikatora najbliższej średniej z metryką Euklidesa
    Diagnostics of an induction motor based on the analysis of acoustic signals with the use of the discreet Haar wavelet and the nearest mean classifier with Euclidean metrics
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/186410.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
    Tematy:
    silniki indukcyjne
    analiza sygnałów akustycznych
    transformata falkowa Haara
    induction motors
    acoustic signals analysis
    discreet Haar wavelet
    Opis:
    W artykule zaproponowana została nieinwazyjna metoda diagnostyki stanów przedawaryjnych silnika indukcyjnego. Zastosowana metoda oparta jest na analizie sygnałów akustycznych silnika indukcyjnego. Przedstawiono badania dla trzech stanów silnika indukcyjnego, które zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: Dyskretnej transformaty falkowej Haara i klasyfikatora najbliższej średniej z metryką Euklidesa. Opisano proces tworzenia wzorców do rozpoznawania, który został przeprowadzony dla 27 próbek dźwięku oraz proces identyfikacji który został przeprowadzony dla 75 próbek dźwięku. Podkreślono, że metoda ta może być zastosowana w różnych gałęziach przemysłu.
    In this paper a non-invasive diagnostic method for an induction motor was proposed. The applied method is based on the analysis of acoustic signals of the induction motor. The tests were carried out for three conditions of the induction motor. The tests were conducted for the following data processing algorithms: discrete Haar wavelet transform and Nearest Mean classifier with Euclidean metrics. The pattern development process was carried out for 27 samples of sound, while the identification process – for 75 samples of sound. This method can be used in industry as well as in electrical equipment.
    Źródło:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2013, R. 51, nr 6, 6; 24-27
    0208-7448
    Pojawia się w:
    Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Method of Evaluation of Roundness Profiles of Machine Parts Using The Wavelet Analysis
    Zastosowanie analizy falkowej do oceny zarys6w okrggioci czOci maszyn
    Autorzy:
    Makieła, W.
    Stępień, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152538.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    falka Haara
    transformata Fouriera
    transformata falkowa
    struktura geometryczna powierzchni
    okrągłość
    walcowość
    Haar wavelet
    Fourier transform
    wavelet transform
    geometrical surface structure
    roundness
    cylindricity
    Opis:
    In hitherto practice, roundness and cylindricity profiles have been evaluated using the Fourier transform. In numerous metrological branches, however, concerned with the evaluation of variable signals, the wavelet analysis is applied. Efforts have been undertaken to apply this method to the evaluation of geometrical surface structure. This paper describes the application of the Haar expansion to the approximation of roundness profiles and to the presentation of the concept of comparison of two roundness profiles decomposed by the wavelet method. The examples presented in the paper were used for preliminary evaluation of the proposed concept.
    W dotychczasowej praktyce w ocenie zarysów struktury geometrycznej powierzchni szeroko wykorzystuje się zasadę transformacji Fouriera. Znalazło to szczególne zastosowanie w analizie pomiarów okrągłości i walcowości. Z tego względu, że w wielu dziedzinach metrologii do oceny zarysów zmiennych stosuje się z dużym powodzeniem transformacjcę falkową, podjęto prace nad aplikacją, tej metody do oceny zarysów struktury geometrycznej powierzchni. Niniejszy referat poświcęony jest zastosowaniu rozwinięcia Haara do aproksymacji sygnałów zarysu nierówności powierzchni części maszyn oraz prezentacji koncepcji porównywania zarysów chropowatości powierzchni, które zostaly poddane dekompozycji falkowej. Przedstawione w referacie przykłady posłużyły do wstępnej oceny zaproponowanej metody.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 5, 5; 244-247
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena wpływu metodyki doboru falki bazowej na analizę falkową zarysów nierówności powierzchni
    Evaluation of the methodology of basic wavelet selection on wavelet analysis of surface irregularities
    Autorzy:
    Makieła, W.
    Stępień, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155402.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    struktura geometryczna powierzchni
    transformata falkowa
    falka Haara
    Coiflets
    Daubechies
    Symlets
    Biorthogonal
    geometrical surface structure
    wavelet transform
    Haar wavelet
    Opis:
    W referacie przedstawiono jedno z ważniejszych zagadnień analizy falkowej, a mianowicie metodykę doboru postaci falki bazowej. W treści zaprezentowano metodykę i wyniki obliczeń dla sygnału reprezentującego zarys nierówności powierzchni z wykorzystaniem trzech kryteriów doboru falki: testu autokorelacji, funkcji korelacji wzajemnej i procedury z wykorzystaniem wskaźników entropii. Obliczenia i wykresy wykonano z wykorzystaniem pakietu Wavelet toolbox środowiska MATLAB dla wybranego profilu chropowatości powierzchni.
    The paper deals with one of the most important problems of the wavelet analysis - the methodology of selection of basic wavelets. Correct selection of the basic wavelet (so-called the mother wavelet) allows distinguishing the main signal and removal of signal disturbances. This problem is fundamental because the basic function form influences significantly the spectrum components. In metrological practice, there are no criteria that could be used for selection of the mother wavelet. Such decision is usually taken on a basis of the fundamental of visual evaluation of an analyzed signal. In the paper there are described three criteria that can be used for selection of the basic wavelets: the statistical test of autocorrelation of the coefficients of the decomposition details [3, 4], values of the normalized cross-correlation function [5, 6] and minimisation of the Shannon entropy [1, 7]. The calculations were performed with use of Wavelet toolbox - the component of the Matlab environment, for a selected roughness profile. The investigations were carried out for the roughness profile consisting of N=1024 sampling points using following wavelet types: Haar, Daubechies, Coiflets, Symlet and biorthogonal ones. The calculation results are given in Table 1. The authors draw a conclusion from them that the most promising criterion is investigation of the entropy values (however, other methods should not be neglected). The reason is that the method of entropy minimisation is not limited to one decomposition only, but it allows searching an optimum decomposition tree, applying multilevel analysis by the wavelet packets.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 1, 1; 32-34
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wavelet method of edge detection in images with high-noise level
    Metoda falkowa detekcji krawędzi w obrazach o wysokim poziomie szumów
    Autorzy:
    Niedziela, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1818413.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
    Tematy:
    characteristic features
    detection of non-sharp edges
    Haar-Gauss wavelet
    wavelet transforms
    transformata falkowa
    detekcja krawędzi
    cecha charakterystyczna
    falka Haara-Gaussa
    Opis:
    In the paper a mathematical model addressed to non-sharp edges in the images is proposed. This model is based on and integral transform with Haar-Gauss wavelet and matching algorithm of bandwidth, such model is used to detection of the edges in images with high-level noises, both in the x plane and the frequency domains. There is shown that applying the integral Haar-Gaussian transformation the detection of single and double edges is possible. Demonstrated in the paper results confirm that wavelet transform supported by the matching wavelet algorithm of wavelength bandwidth make an important exploration tool of the images with the edges possessing a large depth of sharpness.
    W artykule zaproponowano model matematyczny nieostrej krawędzi oraz całkową transformatę z falka Haara-Gaussa wraz z algorytmem dopasowania pasma zarówno w przestrzeni x jak i w dziedzinie częstotliwości. Zilustrowano detekcję pojedynczej i podwójnej krawędzi wykorzystując całkową transformatę Haara-Gaussa. Proponowany model krawędzi wraz z transformatą falkową i algorytmem dopasowania szerokości pasma częstotliwości falki może być ważnym narzędziem w rozpoznawaniu obiektów przez nowoczesne wizyjne systemy transportowe.
    Źródło:
    Journal of Civil Engineering and Transport; 2020, 2, 3; 119-130
    2658-1698
    2658-2120
    Pojawia się w:
    Journal of Civil Engineering and Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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