АЛГОРИТМ СЕГМЕНТАЦІЇ ДАНИХ ПРИ МОНІТОРИНГУ РІВНЯ ПАЛИВА
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.099Ключові слова:
сегментація сигналу, рівень палива, похідна, аналіз даних, обробка сигналів.Анотація
У статті представлено алгоритм автоматичної сегментації сигналів від датчиків рівня палива транспортних засобів, що базується на аналізі похідних та адаптивному визначенні моментів змін у поведінці сигналу. Метод дозволяє з достатньою точністю виділяти однорідні ділянки сигналу, що є основою для подальшого аналізу шумових характеристик. Алгоритм забезпечує прийнятний рівень точності та демонструє стійкість до короткочасних аномалій і типових перешкод, які часто виникають у реальних умовах експлуатації. Проведене порівняння результатів сегментації з емпіричними оцінками підтвердило ефективність і надійність розробленого підходу. Запропоноване рішення є достатньо універсальним, що дозволяє застосовувати його до різних типів систем збору даних, включаючи умови підвищеної складності, характерні для роботи сучасних транспортних засобів.
Посилання
MathWorks Documentation. k-Means Clustering. Available at: https://de.mathworks.com/help/stats/k-means-clustering.html (accessed March 24, 2025).
MathWorks Documentation. Hierarchical Clustering. Available at: https://de.mathworks.com/help/stats/hierarchical-clustering.html (accessed March 25, 2025).
MathWorks Documentation. Filtering and Smoothing Data. Available at: https://de.mathworks.com/help/curvefit/smoothing-data.html (accessed March 25, 2025).