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Autoren:
Wang, Guanzhong; Ruser, Heinrich; Schade, Julian; Passig, Johannes; Adam, Thomas; Dollinger, Günther; Zimmermann, Ralf 
Dokumenttyp:
Zeitschriftenartikel / Journal Article 
Titel:
1D-CNN network based real-time aerosol particle classification with single-particle mass spectrometry 
Zeitschrift:
IEEE Sensors Letters 
Jahrgang:
Heftnummer:
11 
Jahr:
2023 
Seiten von - bis:
6007904 
Sprache:
Englisch 
Abstract:
Single-particle mass spectrometry (SPMS) is a measurement technique that aims to identify the chemical composition of individual airborne aerosol particles (PM 1 or PM 2.5) in real-time. One-dimensional (1D) spectral data of aerosol particles generated by SPMS carry rich information about the chemical composition associated with the sources of the particles, e.g. traffic and ship emissions, biomass burning, etc. Accurate classification of aerosol particles is essential to understand their source...    »
 
ISSN:
2475-1472 
Article-ID:
6007904 
Fakultät:
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik; Fakultät für Maschinenbau 
Institut:
LRT 2 - Institut für Angewandte Physik und Messtechnik; MB 6 - Institut für Chemie und Umwelttechnik 
Professur:
Dollinger, Günther ; Adam, Thomas 
(Forschungs)einrichtung UniBw M:
dtec.bw 
Projekt:
LUKAS 
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes 
Art der OA-Lizenz:
CC BY 4.0 
Sonstige Angaben:
Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München (Publish-and-Read-Vertrag).