Mel Spectrogram Analysis for Punching Machine Operating State Classification with CNNs
Verfasserangaben: | Dominik Mittel, Sebastian PröllORCiD, Florian KerberORCiD, Thorsten SchölerORCiDGND |
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DOI: | https://doi.org/10.1109/ETFA45728.2021.9613330 |
Identifier: | 978-1-7281-2989-1 Katalogsuche |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2021) |
Dokumentart: | Konferenzveröffentlichung |
Sprache: | Englisch |
Datum der Veröffentlichung (online): | 18.08.2022 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2021 |
Datum der Freischaltung: | 08.12.2022 |
Freies Schlagwort / Tag: | punching; real-time systems; schedules; sensitivity; sensor systems; transfer learning |
Bemerkung: | Beitrag: 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 07.09.2021 - 10.09.2021, Vasteras, Schweden |
Fakultät: | Fakultät für Elektrotechnik |
Fakultät für Informatik | |
DDC-Klassifikation: | 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 60 Technik |
Lizenz (Deutsch): | ![]() |
Begutachtungsstatus: | peer-reviewed |
Frontdoor-URL: | https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/424 |