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Mel Spectrogram Analysis for Punching Machine Operating State Classification with CNNs

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Verfasserangaben:Dominik Mittel, Sebastian PröllORCiD, Florian KerberORCiD, Thorsten SchölerORCiDGND
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):License Logogemäß dem Veröffentlichungsvertrag nach dem deutschen Urheberrecht (UrhG)
Begutachtungsstatus:peer-reviewed
Frontdoor-URL:https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/424
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