Název: Determination of the Optimal Reference Signal Frequency in the Task of Power Spectrum Pattern Classification
Autoři: Olkhovskiy, Mikhail
Müllerová, Eva
Martínek, Petr
Citace zdrojového dokumentu: OLKHOVSKIY, M. MÜLLEROVÁ, E. MARTÍNEK, P. Determination of the Optimal Reference Signal Frequency in the Task of Power Spectrum Pattern Classification. In Proceedings of the 2022 22nd International Scientific Conference on Electric Power Engineering (EPE 2022). Ostrava: VSB - Technical University of Ostrava, 2022. s. 1-4. ISBN: 978-1-66541-056-4
Datum vydání: 2022
Nakladatel: IEEE
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
ConferenceObject
URI: 2-s2.0-85135107653
http://hdl.handle.net/11025/53859
ISBN: 978-1-66541-056-4
Klíčová slova v dalším jazyce: convolutional neural networks;reference signal processing;signal spectrum;signal analysis;cable insulation;classification accuracy
Abstrakt v dalším jazyce: This article describes the results of an experiment in which a reference signal with its subsequent processing is used to obtain information on the degree of cable insulation degradation. A one-dimensional convolutional neural network is used for signal classification. The reference signal was tested with two methods of insulation degradation, thermal and electrical. The signal was preprocessed to obtain its power spectrum density. After that the obtained result was sent to the input of the neural network. Based on the learning and validation curves and the confusion classification matrices, the optimal frequencies of the reference signal were found.
Práva: Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům
© IEEE
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference papers (RICE)
Konferenční příspěvky / Conference Papers (KEE)
OBD



Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/53859

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD