Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

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

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: infrasound signal

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

VMD and CNN-Based Classification Model for Infrasound Signal

100%

Lu Q. , Li M.

Archives of Acoustics

2023

tom Vol. 48, No. 3

403--412

Infrasound signal classification is vital in geological hazard monitoring systems. The traditional classification approach extracts the features and classifies the infrasound events. However, due to the manual feature extraction, its classification performance is not satisfactory. To deal with this problem, this paper presents a classification model based on variational mode decomposition (VMD) and convolutional neural network (CNN). Firstly, the infrasound signal is processed by VMD to eliminate the noise. Then fast Fourier transform (FFT) is applied to convert the reconstructed signal into a frequency domain image. Finally, a CNN model is established to automatically extract the features and classify the infrasound signals. The experimental results show that the classification accuracy of the proposed classification model is higher than the other model by nearly 5%. Therefore, the proposed approach has excellent robustness under noisy environments and huge potential in geophysical monitoring.

Infrasound Signal Classification Based on ICA and SVM

100%

Lu Q. , Wang M. , Li M.

Archives of Acoustics

2023

tom Vol. 48, No. 2

191--199

A diagnostic technique based on independent component analysis (ICA), fast Fourier transform (FFT), and support vector machine (SVM) is suggested for effectively extracting signal features in infrasound signal monitoring. Firstly, ICA is proposed to separate the source signals of mixed infrasound sources. Secondly, FFT is used to obtain the feature vectors of infrasound signals. Finally, SVM is used to classify the extracted feature vectors. The approach integrates the advantages of ICA in signal separation and FFT to extract the feature vectors. An experiment is conducted to verify the benefits of the proposed approach. The experiment results demonstrate that the classification accuracy is above 98.52% and the run time is only 2.1 seconds. Therefore, the proposed strategy is beneficial in enhancing geophysical monitoring performance.

Wykorzystanie zaawansowanych metod przetwarzania sygnałów do analizy infradźwięków generowanych przez turbiny wiatrowe dużej mocy

63%

Boczar T. , Zmarzły D. , Kozioł M. , Wotzka D.

Przegląd Elektrotechniczny

2020

tom R. 96, nr 6

68--75

W artykule zostaną przedstawione wyniki pomiarów i analizy sygnałów infradźwiękowych emitowanych pracą turbiny wiatrowej o mocy znamionowej 2 MW. Pomiary zostały przeprowadzone jednocześnie w trzech punktach pomiarowych, których odległość od turbiny wynosiła ok. 100 m. Analizy zostaną przeprowadzone przy wykorzystaniu przekształceń częstotliwościowych i analizy korelacyjnej dla pomiarów wykonanych przy zmiennych warunkach metrologicznych.

The article will present the results of measurements and analysis of infrasound signals emitted by a wind turbine of rated power of 2 MW. The measurements were carried out simultaneously in three measurement points, of which the distance to the turbine was about 100 m. The analyses will be carried out with the use of frequency and correlation, for measurements obtained with variable meteorological conditions.

Analiza wpływu czynników zewnętrznych na wyniki pomiarów infradźwięków emitowanych przez turbiny wiatrowe

63%

Boczar T. , Zmarzły D. , Kozioł M. , Wotzka D.

Przegląd Elektrotechniczny

2020

tom R. 96, nr 7

113--120

W artykule przedstawiono wyniki pomiarów i analiz sygnałów niskiej częstotliwości w zakresie od 1 do 10 kHz zarejestrowanych w farmie wiatrowej na południu Polski. W skład elektrowni wchodziło 15 turbin każda o mocy 2,05 MW. W części wynikowej artykułu zostaną przedstawione zależności ilustrujące wpływ zmian prędkości wiatru, a także odległości między punktami rejestracji a turbiną wiatrową na uzyskiwane zależności częstotliwościowe i czasowo-częstotliwościowe.

The The paper presents the results of measurements and analyses of low frequency signals in the range from 1 to 10 kHz recorded in a wind farm in southern Poland. The power plant consisted of 15 turbines each with a capacity of 2,05 MW. In the resulting part of the article the dependencies illustrating the influence of wind speed changes and also distances between the recording stations and the wind turbine on the obtained frequency and time-frequency relationships will be presented.