Celem niniejszej pracy jest zaproponowanie nowego systemu identyfikacji domowych urz¿dze¿ elektrycznych. Naszym pierwszym wk¿adem jest zaproponowanie systemu identyfikacji opartego na wykorzystaniu parametrów statystycznych harmonicznych i zastosowaniu klasyfikatora KNN w po¿¿czeniu z metod¿ regu¿y g¿osowania. Uzyskane wyniki pokazuj¿, ¿e ekstrakcja 500 parametrów, oparta na oszacowaniu ¿redniej statystycznej i odchylenia standardowego, w po¿¿czeniu z klasyfikacj¿ KNN i strategi¿ regu¿y g¿osowania, daje najlepszy wspó¿czynnik klasyfikacji CR wynosz¿cy 94,97%. Nasz drugi wk¿ad polega na zmniejszeniu wymiarowo¿ci poprzez zastosowanie zwartej reprezentacji parametrów (zwanej DWE), która opiera si¿ na oszacowaniu ¿redniej i odchylenia standardowego energii obliczonej na kädym poziomie diadycznej dekompozycji analizy falkowej. Dwa deskryptory zwane LWE i WCC s¿ równie¿ wyodr¿bniane z tej analizy poprzez zastosowanie odpowiednio logarytmu cäkowitej energii i dyskretnej transformaty cosinusowej. Uzyskane wyniki pokazuj¿, ¿e deskryptor WCC daje maksymalny wspó¿czynnik CR wynosz¿cy 98,13%.
Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno







