Elaborazione di segnali derivanti da misure di rumore all'interno dello pneumatico, mediante l'utilizzo di tecniche innovative di machine learning, basate sia su analisi spettrali di tipo tradizionale (FFT) sia su analisi wavelet (DCM.AD007.244)
Thematic area
Chemical sciences and materials technology
Project area
Chimica e materiali per la salute e le scienze della vita (DCM.AD007)Structure responsible for the research project
Institute for chemical and physical processes (IPCF)
Project manager
GIUSEPPE ANNINO
Phone number: 0503152249
Email: GIUSEPPE.ANNINO@CNR.IT
Abstract
Sviluppo di una tecnologia geolocalizzata in grado di misurare, tramite sensori di pressione dinamica interni allo pneumatico l'usura della pavimentazione stradale,, l'emissione sonora dovuta all'interazione pneumatico-superfice stradale e l'eventuale formazione o presenza di elevato deterioramento.
Goals
Elaborazione di segnali derivanti da misure di rumore all'interno dello pneumatico, mediante l'utilizzo di tecniche innovative di machine learning, basate sia su analisi spettrali di tipo tradizionale (FFT) sia su analisi wavelet.
Start date of activity
10/11/2021
Keywords
pneumatici
Last update: 26/04/2024