Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: PCA method

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Measurement Uncertainty In Algorithms Using PCA Method

100%

Augustyn J.

2015

tom Vol. 61, No. 11

494--497

Propagation analysis of selected uncertainty sources in algorithms using the PCA method has been presented. The paper shows uncertainty analysis in algorithms, which use minimization of squared distances technique and maximizing the variance technique. On the basis of simulation tests the influence of the used signal sampling technique on the eigenvalues vector for the sinusoidal signal containing additive white noise, has been compared. Three applied sampling techniques have been analyzed: synchronization of the beginning of the data acquisition, for the successive sequences xi, immediately after a positive zero-level crossing of the analyzed waveform; separation of the NM-element sequence x to M of N-element sequences xi collected sequentially in subsequent rows of the matrix X; and application of sampling with the fractional delay of d=Ts/2, and X matrix construction from alternating strings: x2i-1 - sampled with a delay of d, and x2i - sampled with a zero delay from the moment of the zero crossing by analyzed waveform.

Identyfikacja lotnych związków na podstawie odpowiedzi matryc czujników gazu

63%

Kalinowski P. , Jasiński G.

2012

tom T. 20

103--110

W pracy przedstawiono koncepcję systemu wykorzystującego wielowymiarową analizę danych, który służyć będzie do analizy odpowiedzi matrycy czujników gazu w celu identyfikacji lotnych związków występujących w powietrzu. Przedstawione podejście składa się z dwóch etapów. W pierwszym kroku wykonuje się proces kalibracji, polegający na utworzeniu w przestrzeni dwuwymiarowej grupy klas odpowiadających odpowiedziom czujników na konkretne związki. Drugi etap to identyfikacja oraz estymacja koncentracji badanej mieszaniny. Omówiono metody matematyczne wykorzystywane w procesie kalibracji i identyfikacji: metodę analizy głównych składowych (PCA), metodę cząstkowych najmniejszych kwadratów (PLS) i klasyfikatory – k najbliższych sąsiadów (k-NN) oraz Mahalanobisa. Efekt wykorzystania opisywanych metod zademonstrowano na przykładowym wielowymiarowym zbiorze danych dostępnym w literaturze.

In this work, a concept of the volatile compounds identification system based on the gas sensors matrices responses was presented. Proposed approach consists of two stages: calibration and actual measurements. In the stage of calibration, feature extraction techniques transform sensors signals into the new space in order to obtain the classes of single compounds. In the second stage the procedure of identification can be performed by using pattern-recognition techniques. Those methods allow to associate measured parameters of an unknown substance to one of the calibration classes. In this paper, mathematical methods of calibration and classification such as Principal Components Analysis, Partial least Squares and classifiers based on Euclidean or Mahalanobis distance have been described as a part of an air-pollutant identification system based on a gas sensors matrices responses. The result of described mathematical methods implementation using Matlab software has been demonstrated on the prepared for general use multivariate dataset.

Application of PCA for early leak detection in a pipeline system of a steam boiler

63%

Swiercz M. , Mroczkowska H.

tom R. 95, nr 10

190--203

The application of the Principal Component Analysis (PCA) method for early detection of leakages in the pipeline system of a steam boiler in a thermal-electrical power plant is presented and discussed. The PCA model built from historical measurements of 12 selected process variables, mapped to the reduced space of three Principal Components (PC) of the highest magnitude, was used to establish the confidence ellipsoid, i.e. the feasible region in the PC coordinates, occupied by the values of process variables related to the ‘healthy’ system. Changes of the current location of the process operating point in the PC space created the ‘fault trajectory’ and were the basis for making a decision of leakage detection.

W artykule przedstawiono zastosowanie metody składowych głównych (PCA) do wczesnego wykrywania wycieków z rurociągów kotła parowego pracującego w elektrociepłowni miejskiej. Model PCA, zbudowany na podstawie pomiarów 12 wybranych zmiennych procesowych, przedstawiony w przestrzeni trzech składowych głównych (PC) o największych modułach, został wykorzystany do określenia tzw. elipsoidy ufności, tj. obszaru w przestrzeni PC, w którym mieszczą się wartości zmiennych odpowiadające poprawnemu działaniu systemu. Zmiany aktualnego punktu pracy kotła tworzyły tzw. trajektorię uszkodzenia w przestrzeni PC i były podstawą do podejmowania decyzji na temat ew. wycieku z rurociągów.