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Data quality evaluation for bridge structural health monitoring based on deep learning and frequency-domain information

Autor(en): ORCID (School of Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China)
(School of Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China)
(Shandong Provincial Communications Planning and Design Institute Group Co., Ltd, Jinan, China)
(School of Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring, , n. 5, v. 22
Seite(n): 147592172211387
DOI: 10.1177/14759217221138724
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10702196
  • Veröffentlicht am:
    16.12.2022
  • Geändert am:
    01.09.2023
 
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