• Title/Summary/Keyword: 모웨이브렛

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Characteristic of Inverse wavelet transform and Multi bank system (연속 웨이브렛 역변환의 특성 및 멀티 뱅크 시스템)

  • Kim Tae-hyung;Yoon Dong-han
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.2
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    • pp.229-236
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    • 2005
  • This paper is contribute to Inverse continuous wavelets transform(ICWT) which permits to determine real 'time-scale' plan. The application of ICWT is not yet represented because of the numerical difficulty. If the signal can be reconstructed stably by ICWT, the multi scale filter bank system which composed by analysis and synthesis process can be designed. In this work, we represent the ICWT which leads to nearly perfect reconstruction of signal and the multi-scale filter bank system.

웨이브렛 변환과 재무시계열

  • Lee, Il-Gyun
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.11 no.1
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    • pp.1-36
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    • 2005
  • 한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.

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Wavelet packet based imaged watermaking using human visual system (HVS을 이용한 웨이브렛 패킷 기반 이미지 워터마킹 기법)

  • 한창수;홍충선;이대영;황재호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.877-879
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    • 2002
  • 본 논문에서는 HVS을 이용한 웨이브렛 패킷 기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 이미지를 주파수/공간 도메인 상에서 세부적으로 분해하기 위해 웨이브렛 패킷 분해방법을 선택했고 워터마크 삽입 후 사람 눈에 안보일 수 있도록 MTF를 참고하여 워터마크를 삽입하였다. 모든 서브 밴드에 랜덤 가우시안 백터에 의해 생성된 1000개의 워터마크를 골고루 삽입함으로써 견고성측면을 강화하였다. 실험 결과는 이런 비가시성과 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.

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웨이브렛 변환과 디지탈 신호처리에의 응용

  • 김성환;김종원
    • 전기의세계
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    • v.44 no.3
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    • pp.3-8
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    • 1995
  • 신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.

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The wavelet neural network using fuzzy concept for the nonlinear function learning approximation (비선형 함수 학습 근사화를 위한 퍼지 개념을 이용한 웨이브렛 신경망)

  • Byun, Oh-Sung;Moon, Sung-Ryong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.12 no.5
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    • pp.397-404
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    • 2002
  • In this paper, it is proposed wavelet neural network using the fuzzy concept with the fuzzy and the multi-resolution analysis(MRA) of wavelet transform. Also, it wishes to improve any nonlinear function learning approximation using this system. Here, the fuzzy concept is used the bell type fuzzy membership function. And the composition of wavelet has a unit size. It is used the backpropagation algorithm for learning of wavelet neural network using the fuzzy concept. It is used the multi-resolution analysis of wavelet transform, the bell type fuzzy membership function and the backpropagation algorithm for learning. This structure is confirmed to be improved approximation performance than the conventional algorithms from one dimension and two dimensions function through simulation.

Improvement of Double Density Discrete Wavelet Transformation with Enhancement of Directional Selectivity (방향의 선택성 향상을 통한 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환의 성능 개선)

  • Lim, Joong-Hee;Shin, Jong-Hong;Jee, Inn-Ho
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.12 no.2
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    • pp.221-232
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    • 2012
  • The double-density discrete wavelet transform(DWT) is an improvement upon the critically sampled DWT with important additional properties. It employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is overcomplete by a factor of two. Also, this transformation is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. Proposed method is a DWT that combines the double-density DWT and quincunx sampling, each of which has its own characteristics and advantages. Especially, the quincunx sampling treats the different directions more homogeneously. As a result, since proposed method can generate sub-images of multiple degrees rotated versions, this method provides an improved performance in image processing fields.

Adaptive Noise Reduction using Standard Deviation of Wavelet Coefficients in Speech Signal (웨이브렛 계수의 표준편차를 이용한 음성신호의 적응 잡음 제거)

  • 황향자;정광일;이상태;김종교
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.7 no.2
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    • pp.141-148
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    • 2004
  • This paper proposed a new time adapted threshold using the standard deviations of Wavelet coefficients after Wavelet transform by frame scale. The time adapted threshold is set up using the sum of standard deviations of Wavelet coefficient in cA3 and weighted cDl. cA3 coefficients represent the voiced sound with low frequency and cDl coefficients represent the unvoiced sound with high frequency. From simulation results, it is demonstrated that the proposed algorithm improves SNR and MSE performance more than Wavelet transform and Wavelet packet transform does. Moreover, the reconstructed signals by the proposed algorithm resemble the original signal in terms of plosive sound, fricative sound and affricate sound but Wavelet transform and Wavelet packet transform reduce those sounds seriously.

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Detection of Chatter using Wavelet Transform (웨이브렛 변환을 이용한 채터 검출)

  • Oh, Sang-Lok;Chin, Do-Hum;Yoon, Moon-Chul;Ryoo, In-Ill;Ha, Man-Kyung
    • Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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    • v.3 no.2
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    • pp.32-38
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    • 2004
  • The chatter behaviour in endmilling is a complex and nonlinear phenomenon, so it is very difficult to detect and diagnose this chatter phenomenon, This paper presents new method for the detection of chatter in endmilling operation based on the wavelet transform. In this paper, the fundamental property of the wavelet transform is reviewed by comparing the spectrum of other algorithm such as FFT. This result using wavelet transform shows the possibiling of the chatter detection in endmilling operation.

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A Study on Translation-Invariant Wavelet De-Noising with Multi-Thresholding Function (다중 임계치 함수의 TI 웨이브렛 잡음제거 기법)

  • Choi, Jae-Yong
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.25 no.7
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    • pp.333-338
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    • 2006
  • This paper proposes an improved do-noising method using multi-thresholding function based on translation-invariant (W) wavelet proposed by Donoho et al. for underwater radiated noise measurement. The traditional wavelet thresholding de-noising method causes Pseudo-Gibbs phenomena near singularities due to discrete wavelet transform. In order to suppress Pseudo-Gibbs Phenomena, a do-noising method combining multi-thresholding function with the translation-invariant wavelet transform is proposed in this paper. The multi-thresholding function is a modified soft-thresholding to each node according to the discriminated threshold so as to reject かon external noise and white gaussian noise. It is verified by numerical simulation. And the experimental results are confirmed through sea-trial using multi-single sensors.

Eigenray identification with wavelet packets (웨이브렛 패킷을 이용한 고유음선 식별)

  • Cho Hwanrae;Oh Suntaek;Na Jungyul
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.425-428
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    • 2002
  • 본 논문에서는 해양에서 다중경로를 통하여 수신되는 음파의 도달시간을 정확히 파악하기 위한 방법을 제시하였다. 음파 도달 시간을 파악하기 위한 방법으로는 정합 필터 방법 및 웨이브렛 방법을 도입하였으며 각각 모의 수신신호 및 실관측 수신신호에 대해 적용하여 식별 성능을 분석하였다.

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