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Fully automated natural frequency identification based on deep-learning-enhanced computer vision and power spectral density transmissibility

Autor(en): ORCID (Department of Civil Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
(Department of Civil Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
(Department of Civil Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
(State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City and Department of Civil and Environmental Engineering, University of Macau, Macau, China)
ORCID (Department of Civil Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
(Xiamen Municipal Baicheng Construction & Investment Co. Ltd, Xiamen, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Advances in Structural Engineering, , n. 13, v. 25
Seite(n): 136943322211075
DOI: 10.1177/13694332221107572
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10678383
  • Veröffentlicht am:
    18.06.2022
  • Geändert am:
    19.04.2023
 
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