Signal Detection, Separation & Classification under Random Noise Background

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F12%3A00199070" target="_blank" >RIV/68407700:21340/12:00199070 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/BEC.2012.6376873" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/BEC.2012.6376873</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/BEC.2012.6376873" target="_blank" >10.1109/BEC.2012.6376873</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Signal Detection, Separation & Classification under Random Noise Background

Popis výsledku v původním jazyce

We measured acoustic emission signals by means of Xedo-5 measuring device with the piezo-ceramic sensors. Subsequently we deal with the classification of acoustic emission random signals through model-based statistical clustering. The signals are compared by means of newly introduced attributes obtained directly from the signals and fromnormed frequency spectra such as phi-divergence distance measure originated from information theory and statistics (Hellinger divergence). We realize acoustic emission experiment to test the proposed classification attributes and further we perform a computer simulation study in order to find out the robustness and sensitivity of the corresponding signal classification techniques which can be applied to any other physical separation tasks such as particle collisions in high energy accelerator physics.

Název v anglickém jazyce

Signal Detection, Separation & Classification under Random Noise Background

Popis výsledku anglicky

We measured acoustic emission signals by means of Xedo-5 measuring device with the piezo-ceramic sensors. Subsequently we deal with the classification of acoustic emission random signals through model-based statistical clustering. The signals are compared by means of newly introduced attributes obtained directly from the signals and fromnormed frequency spectra such as phi-divergence distance measure originated from information theory and statistics (Hellinger divergence). We realize acoustic emission experiment to test the proposed classification attributes and further we perform a computer simulation study in order to find out the robustness and sensitivity of the corresponding signal classification techniques which can be applied to any other physical separation tasks such as particle collisions in high energy accelerator physics.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10101 - Pure mathematics

Projekt

<a href="/cs/project/LG12020" target="_blank" >LG12020: Využití pokročilé statistické analýzy a nestatistických separačních metod pro detekování fyzikálních procesů v datech snímaných urychlovači elementárních částic.</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Electronics Conference (BEC), 2012 13th Biennial Baltic

ISBN

978-1-4673-2774-9

ISSN

1736-3705

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

287-290

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New Jersey

Místo konání akce

Tallinn

Datum konání akce

3. 10. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—