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Automatic Clustering of Noise in Multi-Conductor Narrow Band PLC Channels
Untertitel:
Kurzfassung:

Multi-conductor noise in power line communication is a complex phenomenon that cannot be analyzed in a simple manner. Data analytics techniques, such as automatic clustering, are a promising methodology to analyze multi conductor noise traces with reduced computational effort and small number of setup parameters. In this article, we propose an approach to uncover the structure of the narrow band multi conductor power line noise with an automatic procedure that exploits the tool self organizing map to extract features, classify and label the noise time series. The proposed algorithms are evaluated through real noise data in the spectrum 3-500kHz.

Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Proceedings (Autorenschaft)
Art der Veröffentlichung Online Publikation
Erschienen in: IEEE International Symposium on Power Line Communications and its Applications 2019 (ISPLC 2019)
IEEE International Symposium on Power Line Communications and its Applications 2019 (ISPLC 2019)
zur Publikation
 ( IEEE ComSoc; )
Erscheinungdatum: 03.04.2019
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 1 - 6

Identifikatoren

ISBN: -
ISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ISPLC.2019.8693272
AC-Nummer: -
Homepage: https://ieeexplore.ieee.org/document/8693272
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020  Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
https://nes.aau.at/
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
Forschungscluster
  • Energiemanagement und -technik
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Embedded Communication Systems Group

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