Identificazione degli elettrodomestici

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Bol L'obiettivo di questo lavoro è proporre un nuovo sistema di identificazione degli apparecchi elettrici domestici. Il nostro primo contributo è quello di proporre un sistema di identificazione basato sull'uso di parametri statistici delle armoniche e sull'applicazione del classificatore KNN combinato con il metodo della regola di voto. I risultati ottenuti mostrano che l'estrazione di 500 parametri, basata sulla stima della media statistica e della deviazione standard, combinata con la classificazione KNN e la strategia della regola di voto, fornisce il miglior tasso di classificazione CR del 94,97%. Il nostro secondo contributo consiste nel ridurre la dimensionalità utilizzando una rappresentazione compatta dei parametri (chiamata DWE) che si basa sulla stima della media e della deviazione standard dell'energia calcolata a ogni livello di decomposizione diadica dell'analisi wavelet. Da questa analisi vengono estratti anche due descrittori chiamati LWE e WCC, applicando rispettivamente il logaritmo dell'energia totale e la trasformata discreta del coseno. I risultati ottenuti mostrano che il descrittore WCC fornisce un CR massimo del 98,13%.

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L'obiettivo di questo lavoro è proporre un nuovo sistema di identificazione degli apparecchi elettrici domestici. Il nostro primo contributo è quello di proporre un sistema di identificazione basato sull'uso di parametri statistici delle armoniche e sull'applicazione del classificatore KNN combinato con il metodo della regola di voto. I risultati ottenuti mostrano che l'estrazione di 500 parametri, basata sulla stima della media statistica e della deviazione standard, combinata con la classificazione KNN e la strategia della regola di voto, fornisce il miglior tasso di classificazione CR del 94,97%. Il nostro secondo contributo consiste nel ridurre la dimensionalità utilizzando una rappresentazione compatta dei parametri (chiamata DWE) che si basa sulla stima della media e della deviazione standard dell'energia calcolata a ogni livello di decomposizione diadica dell'analisi wavelet. Da questa analisi vengono estratti anche due descrittori chiamati LWE e WCC, applicando rispettivamente il logaritmo dell'energia totale e la trasformata discreta del coseno. I risultati ottenuti mostrano che il descrittore WCC fornisce un CR massimo del 98,13%.


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  • 9786202416474
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