Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/4231
Title: Розпізнавання сигналів випробувань вибухових речовин на стійкість до механічного впливу методом вейвлетного аналізу
Other Titles: Testing of the experiment result of explosives for resistance to mechanical impact is based on using wavelet transform
Authors: Самощенко, О.В.
Лабінський, К.М.
Прилепський, В.О.
Keywords: вибухова речовина
спектральний аналіз
вейвлет-перетворення
штучна нейронна мережа
персептрон
spectral analysis
explosion of mines
wavelet transform
neural networks
perceptron
Issue Date: 18-Jun-2011
Publisher: Донецкий национальный технический университет
Citation: О.В. Самощенко, К.М. Лабінський, В.О. Прилепський. Розпізнавання сигналів випробувань вибухових речовин на стійкість до механічного впливу методом вейвлетного аналізу.// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 13 (185), Донецк, ДонНТУ, 2011. – С. 156-161.
Abstract: This work is devoted to one of the most important and complex problem of the digital signal processing – process recognition. Applied to the testing of explosives for resistance to mechanical impact, the researched method leads to the automatically objective deciding of the experiment result. This research is extremely urgent because of deep influence of accuracy and reliability of the tests to efficacy and safety of mine and underground construction building. The algorithm of explosion acoustic signal was developed in this work. It is based on using packet wavelet transform technique for spectral analysis and artificial neural networks for pattern recognition. Classification of signals is based on such artificial neural networks architectures as multilayer perceptron, radial-basis and probabilistic networks.
Description: Розглянуто алгоритм автоматичної фіксації результатів випробувань вибухових речовин на стійкість до механічного удару із використанням вейвлет-перетворення. Методика розпізнавання передбачає попередній аналіз характеру звукових сигналів, сегментацію, вибір оптимальних параметрів вейвлет-перетворення, а також побудову класифікатора на основі штучних нейронних мереж.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4231
ISSN: ISSN 1996-1588
Appears in Collections:Випуск 13 (185)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
4_04.pdf587,61 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.