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State-of-Health Identification of Lithium-Ion Batteries Based on Nonlinear Frequency Response Analysis: First Steps with Machine Learning

Harting, Nina; Schenkendorf, René; Wolff, Nicolas; Krewer, Ulrike ORCID iD icon


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000159750
Veröffentlicht am 30.06.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.3390/app8050821
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Zitationen: 33
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Zitationen: 36
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Materialien – Elektrochemische Technologien (IAM-ET1)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2076-3417
KITopen-ID: 1000159750
Erschienen in Applied Sciences
Verlag MDPI
Band 8
Heft 5
Seiten 821
Vorab online veröffentlicht am 19.05.2018
Nachgewiesen in Scopus
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