Advanced Deep Learning Models for Acoustic Event Detection in Prestressed Concrete Bridge Monitoring

FARHADI, SASAN
2025

11-giu-2025
Inglese
Prestressed wire breakage; Acoustic event detection ; Dynamic signal processing; Deep learning; Generative Adversarial Networks
VENTURA, Giulio
CORRADO, MAURO
Politecnico di Torino
160
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
sasan_farhadi_phd_thesis.pdf

embargo fino al 11/06/2026

Dimensione 117.36 MB
Formato Adobe PDF
117.36 MB Adobe PDF
sasan_farhadi_phd_abstract.pdf

accesso aperto

Dimensione 42.91 kB
Formato Adobe PDF
42.91 kB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/214501
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:POLITO-214501