Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Доклад: Anwendung eines neuronalen Netzwerkes fuer die Erkennung der Zeit-Frequenz Repraesentationen

Название: Anwendung eines neuronalen Netzwerkes fuer die Erkennung der Zeit-Frequenz Repraesentationen
Раздел: Топики по английскому языку
Тип: доклад Добавлен 22:22:57 17 августа 2003 Похожие работы
Просмотров: 26 Комментариев: 2 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

V.Barat, D.Slesarev, V.Lunin, H.-U. Seidel

Kurzfassung. Die Anwendung von neuronalen Netzwerkes - Neokognitrons, fuer Erkennung und Klassiefizierung von 2-dimensionalen Zeit-Frequenz Repraesentationen (die werden als 2-dimensionale Farbbilde dargestellt) der vibroakustischen Signale wurde untersucht.

Es its gut bekannt, dass die instationaere Regime der meschanischen Einrichtung (z.B. Anlauf, Ablauf von rotierenden Maschinen) viel mehr informativ als stationaere sind, also viel mehr information ueber technischen Zustand der Einrichtung tragen. Es ist aber problematisch, diese Regime mit Hilfe konventionele Methoden (z.B. FFT) zu untersuchen, so verwendet man dafuer Zeit-Frequenz Repraesentationen, solche wie z.B. Geglaettete Wigner Distribution (SWD), die die Veraenderung der Energieverteilung im Frequenzbereich mit der Zeit beschreiben, und deren Parametern angepasst sein koennen, die interessierende Signaleigenschaften (momentan Amplituden der Signalkomponenten) mit der vorgegebenen Genauigkeit zu bewerten [1]. Diese Zeit-Frequenz Repraesentationen werden als 2-dimensionale farben Abbildungen - Sonogrammen - grafisch dargestellt.

Die Aufgabe folgender Merkmalextraktion und die Klassifizierung des Signale aufgrund der extrahierte Merkmaele ist aber keinesfalls trivielle Aufgabe, da es sehr viel Einflussfaktoren gibt. Deswegen wurde es vorgeschlagen, fuer diese Aufgabe ein neuronale Netzwerk zu verwenden. Das ausgewaelte Netzwerkarchitektur - Neokognitron - wird fuer die Erkennung einiger grafischen Objekte erfolgreich verwendet [2].

Das Netzwerkstruktur laesst sich fuer die Extraktion bestimmter Merkmaele von Sonogrammen einstellen, aufgrund denen folgende Signalklassifizierung durchgefuert werden kann. Dabei gibt man die zulaessige Abweichungen dieser Merkmaele an. An der Abbildung 1 ist eine typische Sonogramme dargestellt (die dem Ablauf einer E-Maschine entspricht).

An computersimulierten Signale hat Neokognitron gute Faehigkeit gezeigt, die bedeutende Merkmaele der Zeit-Frequenz Repraesentationen (SWD) zu extrahiren. Danach wurden die experimentale Daten (vibroakustische Signale Ablaufs einer E-Maschine) mit Hilfe dieser Netzwerke bearbeiten, dabei haben die Experimente gute Abstimmung mit der Simulationsergebnisse gegeben. Einige Merkmaele der SWD ermoeglichen es, guter und schlechter Maschinenzustand von eineinder trennen.

Anwendung eines neuronalen Netzwerkes fuer die Erkennung der Zeit-Frequenz Repraesentationen

Abbildung 1

Список литературы

Slesarev D., Schade H.-P., «Optimal geglдttete Wigner-Distribution fьr ein Signalmodell», Ilmenau, IWK-40, B.1, S.490, 1995.

Lau C., Neural Networks. IEEE Press 1992.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений21:58:11 18 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
09:50:59 24 ноября 2015

Работы, похожие на Доклад: Anwendung eines neuronalen Netzwerkes fuer die Erkennung der Zeit-Frequenz Repraesentationen

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(151188)
Комментарии (1843)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru