STATISTICAL METHODS IN SIGNAL PROCESSING AND DISCRIMINATION
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F10%3A00176076" target="_blank" >RIV/68407700:21340/10:00176076 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
STATISTICAL METHODS IN SIGNAL PROCESSING AND DISCRIMINATION
Popis výsledku v původním jazyce
We deal with the classification of acoustic emission signals by means of Fuzzy Clustering (FC), Model-Based Clustering (MBC) and Support Vector Machines (SVM). These methods belong to a different group of classification techniques, e.g. the SVM is searching for optimal separating hyperplanes between clusters. The signals are compared by means of suitable parameters obtained directly from the signals and from normed frequency spectra such as phi-divergence distance measure as the additional attribute. Weare concerned with resulting cluster comparisons and the selection of efficient classification parameters. We realize three experiments in the area of acoustic emission to test the proposed classification methods by means of laboratory data and also considering industrial data from the real life.
Název v anglickém jazyce
STATISTICAL METHODS IN SIGNAL PROCESSING AND DISCRIMINATION
Popis výsledku anglicky
We deal with the classification of acoustic emission signals by means of Fuzzy Clustering (FC), Model-Based Clustering (MBC) and Support Vector Machines (SVM). These methods belong to a different group of classification techniques, e.g. the SVM is searching for optimal separating hyperplanes between clusters. The signals are compared by means of suitable parameters obtained directly from the signals and from normed frequency spectra such as phi-divergence distance measure as the additional attribute. Weare concerned with resulting cluster comparisons and the selection of efficient classification parameters. We realize three experiments in the area of acoustic emission to test the proposed classification methods by means of laboratory data and also considering industrial data from the real life.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
DEFEKTOSKOPIE 2010 NDE for Safety PROCEEDINGS 40th International Conference
ISBN
978-80-214-4182-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
—
Název nakladatele
Brno University of Technology
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Plzeň
Datum konání akce
10. 11. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—