ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.
본 논문에서는 영상의 전체의 특징을 포함하는 다항계수를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 얼굴영상을 인식하는 다항계수를 이용한 얼굴 영상 인식 시스템을 제안한다 시스템은 먼저, 입력 영상의 특징 파라미터로 사용되는 다항계수의 수를 줄이기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 크기를 1/4씩 줄였다. 3차 웨이브렛 변환된 저주파 계수 행렬로부터 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수를 추출하였다. 추출된 각 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수들을 신경회로망의 입력벡터로 사용하기 위하여 정규화 과정을 거친다. 정규화된 다항계수를 역전파 알고리즘을 가진 신경회로망의 입력 백터로 사용하여 얼굴영상을 인식하였다.
본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.
본 논문에서 제안한 텔레미트리 시스템은 생체신호를 중거리로 전송하기 위한 RF 송신기와 전자파 간섭의 영향이 없는 광을 매체로한 수신기이다. 텔레미트리 시스템은 of 65$\times$125$\times$45mm크기이며, RF 송신부, 광 수신부와 생체신호 처리를 위한 CMOS 칩으로 구성되어 있다. 제안된 텔레메트리 장점은 전자파에 노출을 최소화하면서 중거리(50m) 텔레메트리가 가능하여, 자유로운 상태에서의 모니터링이 가능하다. 관측 시스템은 실시간 처리를 위해 dual-processor구조로 설계했다. 본 연구에서는 1 채널 360Hz, 16 Bits의 심전도 데이터를 1.42초 간격으로 실시간 웨이브렛 변환할 수 있었다.
Cavitation is a phenomenon caused by vapour cavities that is produced in rapid pressure changes. When the cavitation happened, the sound pressure level of a underwater radiated noise is increased rapidly. As a result, it can increase the probability of the identification or classification of a our warship's acoustic signature by an enemy ship. However, there is a problem that it is hard to precisely detect the occurrence of a cavitation noise. Therefore, this paper presents recent improvements in terms of the cavitation noise measurement by using continuous wavelet transform and DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise) signal processing. Then, we present that the suggested scheme is more suitable for detecting the cavitation than existing algorithms.
유한길이를 가지는 영상 신호를 M-대역 직교 웨이브렛 변환을 이용하여 분해하고 이를 다시 합성하는 경우 원신호와 분해된 신호가 같은 차원을 가지는 조건하에서 영상의 경계영역 신호는 완전히 재생되지 않는다. 그러므로 경계영역 신호를 완전히 재생하기 위해서는 경계 영역에는 새로운 형태의 필터뱅크나 기법을 적용하여야 한다. 여기서는 파라유니터리 행렬로부터 경계 영역을 완전히 재생할 수 있는 행렬을 유도한 후 이를 특이치 분해함으로써 경계필터뱅크를 설계하는 방법을 제안하였다. 또한 설계된 경계필터뱅크를 부대역 부호화에 적용하는 경우 부호화 성능을 최적화하기 위한 방법에 대하여도 논하였다. 제안된 방법으로 설계된 경계 필터를 부대역 부호화에 적용한 결과 반사기법에 비하여 같은 PSNR에서 약 7%의 전송률의 개선을 보였다.
무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 간단히 한국통신학회본 논문에서는 웨이브렛 영역에서의 질감 유사성을 특징으로 사용함으로써 프레임간의 급격한 밝기변화에 강건한 특성을 가지는 툴게이트 과금을 위한 차량검지 및 차종분류 알고리듬을 제안하였다. 질감의 유사성을 나타내는 특징으로는 웨이브렛 변환된 입력영상과 배경영상 간의 국부상관계수를 이용하였다. 기존의 차량검지에서 사용되었던 특징인 차영상에 대한 분산과 비교하여 제안된 특징의 유용성을 정상적으로 분석하였으며, 실제 테스트 영상에 대하여 차량과 그림자가 관측되거나 관측되지 않는 도로와의 구분 용이성 정도를 측정함으로써 제안된 특징의 우수성을 보인다. 현장 테스트에 대한 실험 결과는 제안된 차량검지 및 차종분류 알고리듬이 센서의 특성과 그림자의 발생에 의한 프레임 간의 급격한 밝기 변화와 같은 상황하에서도 매우 안정적이며 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
압연기의 기계적인 이상을 사전에 알아내는 압연기 베어링 고장-진단 시스템은 예측하지 못하는 압연 공정의 중단으로 인하여 발생하는 큰 피해를 사전에 막기 위해서 매우 중요한 시스템이다. 그러나 압연기의 동적 거동은 비선형 특성이 매우 강하기 때문에 압연기에서 사전에 고장 예측 정보를 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 압연기의 고장 진단 방법을 제안하였으며 제안된 방법은 온라인으로 압연기에서 진동 신호를 실시간으로 측정하여 웨이브렛을 이용하여 패턴을 분석하고 분석된 결과로부터 고장 특징 정보를 얻었다. 얻어진 데이터를 이용하여 압연기 베어링을 진단하는 뉴로 퍼지 모델을 설계하고 수치적인 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 동영상을 효율적으로 부호화하기 위한 새로운 다중 해상도 움직임 보상방법과 잉여 양자화 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동영상 부호화기는 다단계 웨이브렛 분해, 움직임 예측 및 움직임 보상. 대역내에서의 래스터 주사. 블록 Tree의 구성 및 블록 분할. 적응적 산술 부호화기로 구성된다. 제안된 동영상 부호화기는 단순하면서도 낮은 연산량을 필요로 하며. 임베디드 특성과 SNR 계위 부호화 특성과 같은 좋은 기능을 제공한다. 또한 기존에 제안되었던 웨이브렛 변환을 이용하는 동영상 부호화 방법과 비교하여 우수한 성능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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