| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Frequency range optimization for continuous wave Terahertz imaging
Avtorji:ID Pongrac, Blaž (Avtor)
ID Sarjaš, Andrej (Avtor)
ID Gleich, Dušan (Avtor)
Datoteke:.pdf applsci-13-00974_(1).pdf (8,82 MB)
MD5: 8D99C83962084C3431D850AE2C84FA20
 
URL https://www.mdpi.com/2076-3417/13/2/974
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:S krajšimi valovnimi dolžinami kot mikrovalovi in večjo globino prodora v material kot infrardeča svetloba, valovi v TeraHertz-nem (THz) spektru ponujajo edinstvene možnosti testiranja materialov. THz tehnologija ponuja neinvazivna in nedestruktivna testiranja v obliki spektroskopije in slikanja. Najbolj uporabljeni sistemi za THz slikanje so sistemi spektroskopije v časovni domeni. Vendar sistemi spektroskopije frekvenčne domene ponujajo odlično frekvenčno ločljivost in so primerni za biomedicinske aplikacije. THz-no slikanje na podlagi spektroskopije v frekvenčnem prostoru je časovno kompleksno in ima pomanjkljivosti zaradi napak pri generiranju THz valov. V tem članku je predstavljen nov princip enodimenzionalnega zajemanja s THz valovi. Predlagana optimizacija frekvenčnega območja temelji na konvolucijski nevronski omreži. Predstavljena je frekvenčna optimizacija za določitev optimalnega frekvenčnega območja za zajem podatkov. Optimalno frekvenčno območje ali pasovna širina morata biti dovolj široka za učinkovito zaznavanje faze in morata biti na presečišču več spektralnih odtisov v opazovanem mediju. Presek spektralnih odtisov je ocenjen z uporabo predlaganega algoritma za optimizacijo frekvenčnega območja, ki temelji na konvolucijski nevronski mreži in algoritmu za občutljivost okluzije. Predlagani algoritem izbira samodejno najobčutljivejši frekvenčni pas THz spektra in omogoča zelo hitre zajeme za pregled in klasifikacijo objektov.
Ključne besede:terahertz, spectroscopy, imaging, convolutional neural network, occlusion sensitivity, optimization
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:05.12.2022
Datum sprejetja članka:10.01.2023
Datum objave:11.01.2023
Založnik:MDPI
Št. strani:18 str.
Številčenje:Vol. 13, iss. 2
PID:20.500.12556/DKUM-86528 Novo okno
UDK:621.3
COBISS.SI-ID:137622275 Novo okno
DOI:10.3390/app13020974 Novo okno
ISSN pri članku:2076-3417
Avtorske pravice:© 2023 by the authors
Datum objave v DKUM:07.12.2023
Število ogledov:342
Število prenosov:17
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J7-9408
Naslov:Analiza THz signalov s pomočjo nevronskih mrež s kompleksnimi števili

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0065
Naslov:Telematika

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:spektroskopija, konvolucijske nevronske mreže, optimizacija


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici