Identyfikacja domowych urządzeń elektrycznych

Celem niniejszej pracy jest zaproponowanie nowego systemu identyfikacji domowych urządzeń elektrycznych. Naszym pierwszym wkładem jest zaproponowanie systemu identyfikacji opartego na wykorzystaniu parametrów statystycznych harmonicznych i zastosowaniu klasyfikatora KNN w połączeniu z metodą reguły głosowania. Uzyskane wyniki pokazują że ekstrakcja 500 parametrów oparta na oszacowaniu średniej statystycznej i odchylenia standardowego w połączeniu z klasyfikacją KNN i strategią reguły głosowania daje najlepszy współczynnik klasyfikacji CR wynoszący 9497%. Nasz drugi wkład polega na zmniejszeniu wymiarowości poprzez zastosowanie zwartej reprezentacji parametrów (zwanej DWE) która opiera się na oszacowaniu średniej i odchylenia standardowego energii obliczonej na każdym poziomie diadycznej dekompozycji analizy falkowej. Dwa deskryptory zwane LWE i WCC są również wyodrębniane z tej analizy poprzez zastosowanie odpowiednio logarytmu całkowitej energii i dyskretnej transformaty cosinusowej. Uzyskane wyniki pokazują że deskryptor WCC daje maksymalny współczynnik CR wynoszący 9813%.