Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorMoskal, Denys
dc.contributor.authorMartan, Jiří
dc.contributor.authorLang, Vladislav
dc.contributor.authorŠvantner, Michal
dc.date.accessioned2018-02-21T11:35:24Z-
dc.date.available2018-02-21T11:35:24Z-
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationMOSKAL, D., MARTAN, J., LANG, V., ŠVANTNER, M. The stamp method for processing of high noise data from infrared sensor in harsh environment. Sensors and actuators a-physical, 2017, roč. 263, č. Aug 15 2017, s. 480-487. ISSN 0924-4247.en
dc.identifier.issn0924-4247
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/29249
dc.description.abstractTento článek představuje novou digitální metodu, nazvanou Stamp metoda, pro odstranění nežádoucích šumových vlivů z periodického IR signálu. Stamp metoda je užitečným nástrojem pro statistickou analýzu změn, které se objevují v zarušeném vstupním signálu. Jeden stamp je statistický obraz několika následných period ze surového vstupního signálu. Stamp metoda je kombinace rovnoměrných transverzálních a diferenciálních filtrů, kde použitelná výstupní data se vytvářejí odečtením sousedních stampů. Odpovídající digitální formulace filtru Stamp je popsána formalismem Ztransformace. Použití statistické Stamp metody je ukázáno na extrakci teplotních změn z reálného rušeného IR (infračerveného) surového signálu z otáčejícího se hřídele v elektrárně. Filtry klouzavého průměru a impulsní odezvy byly použity pro závěrečné čištění dat. Stručný zdrojový kód v MATLABu pro provedení Stamp metody je uveden v příloze A.cs
dc.format8 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherElsevieren
dc.rightsPlný text není přístupný.cs
dc.rights© Elsevieren
dc.subjectstatistické metody, infračervená radiometrie, algoritmus odčítání, zpracování signálu IR-čidlacs
dc.titleStamp metoda pro zpracování dat s vysokým podílem šumu z infračerveného senzoru v drsném prostředícs
dc.titleThe stamp method for processing of high noise data from infrared sensor in harsh environmenten
dc.typepostprintcs
dc.typepreprintcs
dc.typečlánekcs
dc.typepreprinten
dc.typepostprinten
dc.typearticleen
dc.rights.accessclosedAccessen
dc.type.versionacceptedVersionen
dc.type.versiondraften
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThis article presents a new digital method, called Stamp method, for elimination of undesired noisedata from a periodic IR signal. The Stamp method is a useful tool for statistical analysis of changes which appear in a noised input signal. One stamp is a statistical image of several consequence periods from a raw input signal. The Stamp method is a combination of equidistant transversal and differential filters, whereuseful output data is produced by subtraction of neighboring stamps. The corresponding digital Stampfilter formulation is provided with the Z-transform formalism. An application of the statistical Stamp method is presented on temperature changes extraction from a real noised IR (infra-red) raw signal from turning shaft in a power plant. The moving average and impulse-response filters were applied for final cleaning up of the data. The MATLAB short source code of stamp implementation is in the Appendix A.en
dc.subject.translatedStatistical methodsen
dc.subject.translatedInfrared radiometryen
dc.subject.translatedSubtraction algorithmen
dc.subject.translatedIR-sensor signal processingen
dc.identifier.doi10.1016/j.sna.2017.07.005
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43919363
dc.project.IDTE01020068/Centrum výzkumu a experimnetálního vývoje spolehlivé energetikycs
dc.project.IDED2.1.00/03.0088/CENTEM - Centrum nových technologií a materiálůcs
dc.project.IDLO1402/CENTEM+cs
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (CTM)
Postprinty / Postprints (CTM)
Preprinty / Preprints (CTM)
OBD



Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/29249

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD