Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  sygnał stochastyczny
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Scharakteryzowano trudności w praktycznych zastosowaniach dwóch metod pomiaru prędkości z wykorzystaniem statystycznego przetwarzania sygnału losowego: autokorelacji i bazującej na widmie sygnału. Zaproponowano nową metodę wykorzystującą warunkową wartość średnią modułu sygnału losowego i testowy algorytm pomiaru na właściwości, której nie mają wpływu zmiany cech statystycznych poruszającego się obiektu. Przedstawiono podstawowe zależności teoretyczne opisujące proponowane modele pomiaru oraz wybrane wyniki badań eksperymentalnych.
EN
The paper presents a method using statistical methods for velocity measurements for industrial purposes. There are described the properties of statistical methods in which velocity measurements are based on one random signal. A brief outline of difficulties related to practical applications of autocorrelation and spectral methods is additionally included. They are the conditions for the stationarity of a measurement signal and the repeatability of the shape of its statistical characteristics for each programmed velocity (for full scale of an apparatus) which have to be fulfilled. These difficulties can be overcome by the proposed method which uses the conditional average value of module (CAAV) of a sensor random signal and a measurement testing algorithm. Then the measurement characteristics are not affected by changes in statistical features of the moving object signal. The discussion of the theoretical relationships describing the measurement method as well as the results of practical tests are included. In these tests there were used the models of pseudo-random sensor signals with programmed statistical characteristics.
EN
The presented paper wonts to describe a new solution for the problem of real-time identification of the traffic state from live-camera images based on the analysis of stochastic signals. By using the Dresden Live-Camera-System which is providing real-time information about the traffic state on 22 focal points one is able to analyze a wide range of image types under different are severe conditions. At the present time 22 Live-Cameras are in use from Pirna in southeast until the north of Dresden and can be surveyed at "www.intermobil.org"
PL
Artykuł opisuje nowe rozwiązanie dla problemu identyfikacji w czasie rzeczywistym stanu ruchu z obrazów pochodzących z kamery w oparciu o analizę sygnałów stochastycznych. Poprzez wykorzystanie drezdeńskiego systemu monitoringu, który dotarcza informację w czasie rzeczywistym o stanie ruchu z 22 punktów, istnieje możliwość analizy szerokiego zakresu typów obrazu w różnych warunkach. Obecnie 22 kamery znajdują się w eksploatacji w Dreźnie i mogą być śledzone na stronie internetowej www.intermobil.org
PL
W artykule omówiono komputerowe modelowanie sygnałów stochastycznych otrzymywanych w statystycznych pomiarach parametrów transportu mediów takich jak proszki, ciecze, mieszaniny wielofazowe w rurociągach i kanałach otwartych.
EN
In this article the computer modelling of stochastic signals received in statistical measurements of medium transportation parameters (such as powders, liquids, multi-phase mixtures) in pipelines is presented.
PL
Niniejszy artykuł przedstawia nową metodę parametryzacji sygnałów stochastycznych, opartą na analizie obrazów. Metoda ta, ze względu na dużą szbkość działania i jej możliwości automatycznego dopasowywania siatek czasowych do rozpoznawanego obrazu znalazła zastosowanie w badaniach nad rozpoznawaniem sygnałów mowy.
EN
The new method of signals recognition is described. It is based on the image recognition. These images are received from grids which are putted on the parts of the time characteristic measured signal. This method is usable especially for the voice signal recognition, where there are basic periods giving posibilities of putting many grids. The results of research showed that the best grid which enables recognition all polish fonems for group of 45 researched people is the grid 6 rows 9 columns. That grid has the least recognition equal 16 bits and the biggest recognition equal 35 bits.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.