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Pavement type and wear condition classification from tire cavity acoustic measurements with artificial neural networks

Masino, J. 1; Foitzik, M.-J. 1; Frey, M. ORCID iD icon 1; Gauterin, F. ORCID iD icon 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 0001-4966, 1520-8524
KITopen-ID: 1000071164
Erschienen in The journal of the Acoustical Society of America
Verlag Acoustical Society of America
Band 141
Heft 6
Seiten 4220-4229
Nachgewiesen in Dimensions
Web of Science
Scopus
OpenAlex
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und InfrastrukturZiel 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinden

Originalveröffentlichung
DOI: 10.1121/1.4983757
Scopus
Zitationen: 30
Web of Science
Zitationen: 21
Dimensions
Zitationen: 24
Seitenaufrufe: 58
seit 04.05.2018
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