Attributes | Values |
---|
rdf:type
| |
Description
| - Prezentujeme metodu a algoritmus, který využitím statistických metod dokáže třídit signály akustické emise (AE) do skupin odpovídajícím fyzikální podstatě zdrojů (např. microtrhliny, korozi, laminární posuny, apod.) a rozlišit emisní události způsobené defektem v materiálu od různých šumů. Ke třídění používáme spektrální parametry a nemetrická zobrazení, které nezávisí na amplitudě signálu. Model popisující rozdělení extrahovaných spektrálních parametrů signálů pochází z abstraktního statistického modelu distribučních směsí, používaného na odhady multimodálního rozložení pravděpodobnosti.
- Prezentujeme metodu a algoritmus, který využitím statistických metod dokáže třídit signály akustické emise (AE) do skupin odpovídajícím fyzikální podstatě zdrojů (např. microtrhliny, korozi, laminární posuny, apod.) a rozlišit emisní události způsobené defektem v materiálu od různých šumů. Ke třídění používáme spektrální parametry a nemetrická zobrazení, které nezávisí na amplitudě signálu. Model popisující rozdělení extrahovaných spektrálních parametrů signálů pochází z abstraktního statistického modelu distribučních směsí, používaného na odhady multimodálního rozložení pravděpodobnosti. (cs)
- We present a method and a real-time algorithm which allows us to classify acoustic emission (AE) signals into the finite number of groups which correspond with the physical nature of AE sources. We use spectral parameters and non-metric distances, both independent on the signal amplitudes. We would like to distinguish detected signals emitted by different suppressed acoustic emission sources in materials (for example long-distant micro defect, corrosion, etc.) and also to separate them from common noise. We produce sets of several types of experimental signals to verify the algorithm. The model, which estimates the underlying distribution of spectral parameters originated from the frame of multimodal probability density estimates, i.e. statistical model of distribution mixtures. (en)
|
Title
| - Klasifikace signálů ae pomocí distribučních směsí statistických divergencí
- Classification of AE signals based on distribution mixtures of statistical divergences (en)
- Klasifikace signálů ae pomocí distribučních směsí statistických divergencí (cs)
|
skos:prefLabel
| - Klasifikace signálů ae pomocí distribučních směsí statistických divergencí
- Classification of AE signals based on distribution mixtures of statistical divergences (en)
- Klasifikace signálů ae pomocí distribučních směsí statistických divergencí (cs)
|
skos:notation
| - RIV/68407700:21340/08:00164445!RIV10-MSM-21340___
|
http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
http://linked.open...avai/riv/aktivity
| - P(FI-IM3/136), Z(MSM6840770039)
|
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
http://linked.open...titaPredkladatele
| |
http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/68407700:21340/08:00164445
|
http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - acoustic emission; statistical methods; distribution mixtures; EM algorithm (en)
|
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
| |
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
| |
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
| - Defektoskopie 2008 Sborník příspěvků
|
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
http://linked.open...vavai/riv/projekt
| |
http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| |
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
| |
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
| |
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
| |
number of pages
| |
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
| - Vysoké učení technické v Brně
|
https://schema.org/isbn
| |
http://localhost/t...ganizacniJednotka
| |
is http://linked.open...avai/riv/vysledek
of | |