Mathematical models for the improvement of detection techniques of industrial noise sources from acoustic images

Asdrubali, Francesco; Baldinelli, Giorgio; Bianchi, Francesco; Costarelli, Danilo; D'Alessandro, Francesco; Scrucca, Flavio; Seracini, Marco; Vinti, Gianluca

doi:https://doi.org/10.1002/mma.7420

Benvenuti nell'Anagrafe della Ricerca d'Ateneo

La valutazione delle attività di ricerca che si svolgono nelle università ha assunto un'importanza rilevante sia per l'intero sistema universitario sia all'interno di ogni singolo ateneo. Roma Tre si è quindi dotata di idonei strumenti informativi in grado di supportare al meglio le azioni di monitoraggio e di valutazione delle attività di ricerca svolte nei propri dipartimentied ha realizzato una Anagrafe della Ricerca di Ateneo.

In this paper, a procedure for the detection of the sources of industrial noise and the evaluation of their distances is introduced. The above method is based on the analysis of acoustic and optical data recorded by an acoustic camera. In order to improve the resolution of the data, interpolation and quasi interpolation algorithms for digital data processing have been used, such as the bilinear, bicubic, and sampling Kantorovich (SK). The experimental tests show that the SK algorithm allows to perform the above task more accurately than the other considered methods.

Asdrubali, F., Baldinelli, G., Bianchi, F., Costarelli, D., D'Alessandro, F., Scrucca, F., et al. (2021). Mathematical models for the improvement of detection techniques of industrial noise sources from acoustic images. MATHEMATICAL METHODS IN THE APPLIED SCIENCES, 44(13), 10448-10459 [https://doi.org/10.1002/mma.7420].

Titolo:	Mathematical models for the improvement of detection techniques of industrial noise sources from acoustic images
Autori:	ASDRUBALI, Francesco Baldinelli, Giorgio Bianchi, Francesco Costarelli Danilo (Corresponding) D'Alessandro, Francesco Scrucca, Flavio Seracini, Marco Vinti, Gianluca mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Data di pubblicazione:	2021
Rivista:	MATHEMATICAL METHODS IN THE APPLIED SCIENCES
Citazione:	Asdrubali, F., Baldinelli, G., Bianchi, F., Costarelli, D., D'Alessandro, F., Scrucca, F., et al. (2021). Mathematical models for the improvement of detection techniques of industrial noise sources from acoustic images. MATHEMATICAL METHODS IN THE APPLIED SCIENCES, 44(13), 10448-10459 [https://doi.org/10.1002/mma.7420].
Abstract:	In this paper, a procedure for the detection of the sources of industrial noise and the evaluation of their distances is introduced. The above method is based on the analysis of acoustic and optical data recorded by an acoustic camera. In order to improve the resolution of the data, interpolation and quasi interpolation algorithms for digital data processing have been used, such as the bilinear, bicubic, and sampling Kantorovich (SK). The experimental tests show that the SK algorithm allows to perform the above task more accurately than the other considered methods.
Handle:	http://hdl.handle.net/11590/404616
Appare nelle tipologie:	1.1 Articolo in rivista

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http://hdl.handle.net/11590/404616

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