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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

18. Hardware und Realisierung

verfasst von : Gerhard Sartorius

Erschienen in: Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Zur Realisierung des Klassifizierungssystems gibt es verschiedene Bausteine und Komponenten, deren Charakteristika und Zusammenstellungen im Folgenden anhand unterschiedlicher Anwendungen erläutert sind. Diese Anwendungen wurden passend gewählt, um die Einsatzmöglichkeiten von Mikroprozessoren, speicherprogrammierbaren Steuerungen und komplexen Bausteine zur Realisierung des Klassifizierungsverfahrens für diese Anwendungen aufzuzeigen. Für die verschiedenen Module der Trainings- und Arbeitsphase wird detailliert der Hard- und Softwareaufwand angegeben.

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Fußnoten
1
Die Genauigkeit bei der Bestimmung von Distanzwerten in hochdimensionalen Räumen ist in Kap. 6 und speziell in Abschn. 6.​3, Tab. 6.​7 ausführlich beschrieben.
 
2
Unterschiedliche Messarten als Beispiel zur Bildung komplexer Modelle sind in Abb. 11.​8 und in Abschn. 11.​6 aufgeführt und die Darstellung der Eingangsdaten in Abschn. 8.​7.
 
3
Eine Gegenüberstellung der Eigenschaften von Z-Transition (D) und Z-Transition (d) befindet sich in Abschn. 17.​2.​2, Tab. B.6 und B.7.
 
4
Ein Vergleich von Matlab und anderen Programmpaketen zu diesem Thema findet sich in [10] unter Dok-2 Zusatzanalysen: Faktorenanalyse Positivbeispiel.
 
5
Teil des Programmpaketes Office der Fa. Microsoft [7].
 
6
Layer 1 des OSI-Modells, Open Systems Interconnection Model (OSI).
 
Literatur
1.
Angermann A, Beuschel M, Rau M, Wohlfarth U (2002) Matlab – Simulink – Stateflow. Oldenbourg Verlag, München and Wien
2.
Beucher O (2002) Matlab und Simulink, 2nd edn. Pearson Studium, München
3.
Demuth H, Beale M (2001) Neural Network Toolbox, For use with MATLAB. The MathWorks, Inc, Natick
4.
Fischer T (1999) Optimierte Implementierung neuronaler Strukturen in Hardware. Dissertation, Forschungszentrum Karlsruhe Technik und Umwelt, Karlsruhe
5.
Gramlich G, Werner W (2000) Numerische Mathematik mit Matlab. dpunkt.verlag GmbH, Heidelberg
6.
Griener W (2009) Fusion von Sensorsignalen nach der Y-Z-Methode. Masterarbeit, FernUniversität in Hagen, Hagen
7.
Held B (2002) Excel-VBA Programmierung, Kompendium. Markt+Technik Verlag, München
8.
Hug B (2011) Sensorfusion mittels der Z-Raum-Methode. Masterarbeit, FernUni Hagen, Hagen
9.
Ludewig A (2016) Ausführung künstlicher neuronaler Netze auf einem FPGA. Masterarbeit, FernUni Hagen, Hagen
10.
11.
Talbot SR (2009) Identifizierung von potenziellen bakteriologischen Kampfstoffen mit Ramanspektrometrie unter Nutzung von multivariater Statistik. Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibnitz Universität Hannover, Hannover
12.
Wakerly JF (2001) Digital Design Principles and Practices. Prentice Hall, Upper Saddl River, New Jersey
Metadaten
Titel
Hardware und Realisierung
verfasst von
Gerhard Sartorius
Copyright-Jahr
2019
Buch
Erfassen, Verarbeiten und Zuordnen multivariater Messgrößen

Print ISBN: 978-3-658-23575-8

Electronic ISBN: 978-3-658-23576-5

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-23576-5_18

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