Signal Event List Generation Using Neural Networks

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F23%3A00369786" target="_blank" >RIV/68407700:21340/23:00369786 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Signal Event List Generation Using Neural Networks
Popis výsledku v původním jazyce
The goal of this paper is to apply deep learning methods to the signal event detection task. In this paper we propose a novel architecture that combines both 2D and 1D convolutional layers. This model is then compared to architectures based on processing raw signal data. The potential of these methods is demonstrated on both synthetic tone data and burst acoustic emission from material fatigue testing. The trained neural networks can be used to automate the analysis of ultrasonic signals, e.g. for real-time detection of emission events.
Název v anglickém jazyce
Signal Event List Generation Using Neural Networks
Popis výsledku anglicky
The goal of this paper is to apply deep learning methods to the signal event detection task. In this paper we propose a novel architecture that combines both 2D and 1D convolutional layers. This model is then compared to architectures based on processing raw signal data. The potential of these methods is demonstrated on both synthetic tone data and burst acoustic emission from material fatigue testing. The trained neural networks can be used to automate the analysis of ultrasonic signals, e.g. for real-time detection of emission events.

Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
SPMS 2022/23 Stochastic and Physical Monitoring Systems, Proceedings of the international conferences
ISBN
978-80-01-07250-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
27-36
Název nakladatele
České vysoké učení technické v Praze
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Sloup v Čechách
Datum konání akce
26. 6. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)