Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorOlkhovskiy, Mikhail
dc.contributor.authorMüllerová, Eva
dc.contributor.authorMartínek, Petr
dc.date.accessioned2023-08-14T10:00:18Z-
dc.date.available2023-08-14T10:00:18Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationOLKHOVSKIY, 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: 978-1-66541-056-4cs
dc.identifier.isbn978-1-66541-056-4
dc.identifier.uri2-s2.0-85135107653
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/53859
dc.format
dc.format4 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.iso
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesProceedings of the 2022 22nd International Scientific Conference on Electric Power Engineering (EPE 2022)en
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelůmcs
dc.rights© IEEEen
dc.titleDetermination of the Optimal Reference Signal Frequency in the Task of Power Spectrum Pattern Classificationen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeConferenceObjecten
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThis 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.en
dc.subject.translatedconvolutional neural networksen
dc.subject.translatedreference signal processingen
dc.subject.translatedsignal spectrumen
dc.subject.translatedsignal analysisen
dc.subject.translatedcable insulationen
dc.subject.translatedclassification accuracyen
dc.identifier.doi10.1109/EPE54603.2022.9814106
dc.type.status
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43939914
dc.project.IDSGS-2021-018/Analýza, simulace a pokročilé vyhodnocení dodávky a spotřeby elektrické energie při dodržení optimálních spolehlivostních a kvalitativních parametrů s respektováním integrace obnovitelných zdrojů, akumulace a elektromobility do elektrizační soustavy při využití aktuálních, inovativních metod teoretického a aplikačního výzkumu v elektroenergeticecs
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