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Originaltitel:
The Generation and Application of Synthetic Photoacoustic Absorption Spectra for Machine Learning
Übersetzter Titel:
Die Erzeugung und Nutzung Synthetischer Photoakustischer Spektren für das Maschinelle Lernen
Autor:
Moser, Elisabeth Barbara
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Jenko, Frank (Prof. Dr.)
Gutachter:
Jenko, Frank (Prof. Dr.); Bierl, Rudolf (Prof. Dr.); Groh, Georg (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
photoacoustics, gas sensing, synthetic data
TU-Systematik:
DAT 000
Kurzfassung:
Photoacoustic gas spectroscopy can reliably detect trace gases. Recent advances now enable multi-component photoacoustic approaches. The high cost of labeled data limits the application of machine learning. This thesis tackles three key aspects. The adaption of measured absorption spectra to different environmental conditions. A method to generate synthetic photoacoustic spectra. Finally, this data is applied to compare machine learning techniques and synthetic versus measured training data.
Übersetzte Kurzfassung:
Die photoakustische Spektroskopie kann Spurengase nachweisen. Seit kurzem sind auch Mehrkomponentenanalysen möglich. Hohe Kosten für gelabelte Daten limitieren die Anwendung maschinellen Lernens. Diese Arbeit befasst sich mit drei Aspekten dieses Problems. Eine Anpassung gemessener Absorptionsspektren an Umweltbedingungen. Eine Methode zur Erzeugung synthetischer, photoakustischer Spektren. Und ein Vergleich von Techniken des maschinellen Lernens mit synthetischen und gemessenen Trainingsdaten.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1721404
Eingereicht am:
04.10.2023
Mündliche Prüfung:
16.05.2024
Dateigröße:
6175072 bytes
Seiten:
196
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240516-1721404-1-8
Letzte Änderung:
28.06.2024
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