Condition Monitoring with Vibration Signals

...Нажми для увеличения фото
16 290 ₽Скидка: 13%

14 147 ₽

Товар в наличии
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.
  • Платформа

    MAC

  • Форматы

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.00
  • Рейтинг покупателей 4.07
  • Рейтинг экспертов 4.40
  • Качество материалов 4.00
  • Надежность 4.00
  • Простота в использовании 4.04
  • Ремонтопригодность 4.83
  • Эффективность выполнения своих функций 4.80
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.00
  • Безопасность для пользователя4.70
  • Внешний вид 4.34
  • Удобство в уходе и чистке 4.08
  • Экологическая безопасность 4.40
  • Гарантия на товар 4.00
  • Соответствие стандартам качества 4.04
  • Инновационные технологии 4.00
  • Хит продаж 4.00
  • Скорость морального устаревания 4.08
  • Энергоэффективность 4.84
  • Универсальность использования 4.09
  • Наличие дополнительных функций 4.00
  • Соотношение цена-качество 4.40
  • Практичность и удобство хранения 4.00
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.80
  • Индекс рекомендаций 4.00
2870 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Condition Monitoring with Vibration Signals» или его аналог из списка ниже.
Provides an extensive, up-to-date treatment of techniques used for machine condition monitoring Clear and concise throughout, this accessible book is the first to be wholly devoted to the field of condition monitoring for rotating machines using vibration signals. It covers various feature extraction, feature selection, and classification methods as well as their applications to machine vibration datasets. It also presents new methods including machine learning and compressive sampling, which help to improve safety, reliability, and performance. Condition Monitoring with Vibration Signals: Compressive Sampling and Learning Algorithms for Rotating Machines starts by introducing readers to Vibration Analysis Techniques and Machine Condition Monitoring (MCM). It then offers readers sections covering: Rotating Machine Condition Monitoring using Learning Algorithms; Classification Algorithms; and New Fault Diagnosis Frameworks designed for MCM. Readers will learn signal processing in the time-frequency domain, methods for linear subspace learning, and the basic principles of the learning method Artificial Neural Network (ANN). They will also discover recent trends of deep learning in the field of machine condition monitoring, new feature learning frameworks based on compressive sampling, subspace learning techniques for machine condition monitoring, and much more. Covers the fundamental as well as the state-of-the-art approaches to machine condition monitoring—guiding readers from the basics of rotating machines to the generation of knowledge using vibration signals Provides new methods, including machine learning and compressive sampling, which offer significant improvements in accuracy with reduced computational costs Features learning algorithms that can be used for fault diagnosis and prognosis Includes previously and recently developed dimensionality reduction techniques and classification algorithms Condition Monitoring with Vibration Signals: Compressive Sampling and Learning Algorithms for Rotating Machines is an excellent book for research students, postgraduate students, industrial practitioners, and researchers.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Condition Monitoring with Vibration Signals продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Евгений Р., шопинг-консультант
Дата рецензии: 15 июля 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории