About: Klasifikace signálů ae pomocí distribučních směsí statistických divergencí     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
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
  • 374823
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
  • [6AEDDD8ADC54]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Brno
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Brno
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
  • Kůs, Václav
  • Tláskal, Jan
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
  • 978-80-214-3759-3
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 21340
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software