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2003 : Signalverarbeitung mittels eines Neuronalen Netzwerkes für einen Smart Sensor

Comment
in German language
Author(s)
Hubert Kraut
Abstract

Diese Arbeit untersucht, ob man mittels eines Neuronalen Netzwerkes die Messergebnisse eines billigen Infrarotsensors so verarbeiten kann, dass die Messwerte in ein Standardlängenmass umwandelt und falsche Messwerte zu einem bestimmten Grad herausgefiltert werden können.

Für meine Experimente wählte ich, aufgrund von Geschwindigkeits- und Genauigkeitserwägungen, die Implementierung mittels eines Backpropagation-Netzwerkes.

Zu Vergleichszwecken implementierte ich noch einen konventionellen Algorithmus, der mittels linearer Approximation die Umwandlung von Sensormesswerten in cm vornahm. Da der Sensor bei Entfernungen, die über seine Reichweite hinausgehen, nur zufällige Werte anzeigt, musste ich noch einen Algorithmus implementieren, der erkennt, wenn kein Hindernis in Sensorreichweite steht.

Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass der Einsatz von Neuronalen Netzwerken für die gewählte Aufgabenstellung nicht vorteilhaft ist. Dies ergibt sich zum Einen aus der Tatsache, dass aufgrund des Auftretens von lokalen Minima oft kein optimales Netz für das Umrechnen der Sensordaten erstellt wird, zum Anderen ist das Ergebnis des Neuronalen Netzwerkes im besten Fall nur wenig besser als die konventionelle Vergleichsimplementierung.

Bibtex
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  year =        "2003"
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