Prepoznavanje vremensko-frekvencijskog grupiranja u spektrima ultrazvučnih emisija (CROSBI ID 433470)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Crnčić, Darjan
Bilas, Vedran
Oletić, Dinko
hrvatski
Prepoznavanje vremensko-frekvencijskog grupiranja u spektrima ultrazvučnih emisija
Pod povećanim vodnim stresom biljke, u njenom tkivu, ksilemu, dolazi do pojave mjehurića plina koji pucanjem proizvode mehaničke valove ultrazvučnih frekvencija, ultrazvučne akustičke emisije (UAE). Vremensko-frekvencijska analiza UAE u stvarnom vremenu na ugradbenom sustavu smještenom na biljci i procjena vodnog stresa, značajno mogu unaprijediti navodnjavanje u sustavima precizne poljoprivrede. Ovaj rad bavi se razvojem i implementacijom na ugradbenom sustavu skupa algoritama za stvarnovremensku analizu UAE i prijenos sažetih podataka, koji čine OPTICS algoritam, gradijentno grupiranje, spajanje prozora i sažimanje rezultata. OPTICS algoritam i gradijentno grupiranje koriste se za prepoznavanje frekvencijskih linija. Spajanje prozora koristi se za povezivanje rezultata obrade susjednih blokova podataka, dok se sažimanje rezultata koristi za prikaz otkrivenih frekvencijskih linija jednostavnim geometrijskim likom. Ispitana je točnost skupa algoritama nad sintetičkim podacima, gdje su dobivene točnosti preko 95 %. Opisana je mogućnost primjene rješenja nad stvarnim podacima te su predložene metode za adaptivno određivanje parametara skupa algoritama. Analizom implementacije na ugradbenom sustavu STM32 NUCLEO-144 određeno je prosječno vrijeme izvođenja (994 ms) i potrošnja (869 µW).
OPTICS, stvarno vrijeme, ugradbeni sustav, vodni stres, precizna poljoprivreda
nije evidentirano
engleski
Recognizing Time-Frequency Clustering in Ultrasound Emission Spectra
nije evidentirano
OPTICS, real time, embedded system, water potential, precision farming
nije evidentirano
Podaci o izdanju
48
10.07.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb