Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/13009
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorMedvedew, Andrey-
dc.contributor.authorFomin, Oleksandr-
dc.contributor.authorPavlenko, Vitaliy-
dc.contributor.authorSperanskyy, Viktor-
dc.contributor.authorМедведєв, Андрій-
dc.contributor.authorФомін, Олександр Олексійович-
dc.contributor.authorПавленко, Віталій Данилович-
dc.contributor.authorСперанський, Віктор Олександрович-
dc.date.accessioned2022-09-30T10:47:02Z-
dc.date.available2022-09-30T10:47:02Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationMedvedew, Andrey. Diagnostic features space construction using Volterra kernels wavelet transforms / Andrey Medvedew; Oleksandr Fomin; Vitaliy Pavlenko; Viktor Speranskyy // Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). - 2017, Vol. 2. - P. 1077 - 1081.en
dc.identifier.issnhttps://www.researchgate.net/publication/321353242_Diagnostic_features_space_construction_using_Volterra_kernels_wavelet_transforms-
dc.identifier.uri10.1109/IDAACS.2017.8095251-
dc.identifier.urihttp://ieeexplore.ieee.org/document/8095251/-
dc.identifier.urihttp://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/13009-
dc.description.abstractAbstract—In this paper the problem of improving the reliability of nonlinear dynamic objects fault diagnosing is presented. Model-based diagnostics nonparametric identification method is used. Diagnostic models are constructed on the base of Volterra kernels wavelet transforms. The effectiveness of the suggested diagnostic models based on Volterra kernels wavelet transforms is analyzed on the basis of simulation model of nonlinear dynamic object.en
dc.language.isoen_USen
dc.publisherIEEEen
dc.subjectVolterra kernelsen
dc.subjectdiagnostics efficiencyen
dc.subjectfault diagnosisen
dc.subjectwavelet transformen
dc.subjectfeature space reductionen
dc.titleDiagnostic features space construction using Volterra kernels wavelet transformsen
dc.typeArticle in Scopusen
opu.kafedraКафедра комп’ютеризовані системи та програмні технології-
opu.citation.volumeVol. 2en
opu.citation.firstpage1077en
opu.citation.lastpage1081en
opu.citation.conference9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS)en
opu.staff.idsperanskyy@op.edu.uaen
opu.staff.idpavlenko@opu.uaen
opu.staff.idfomin@op.edu.uaen
opu.conference.dates21-23 Sept. 2017en
Располагается в коллекциях:Статті каф. КСПТ

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
IDAACS_2017_VOL_2_p_533(1).pdf6 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.