웨이브렛 이론은 응용수학에서 처음 소개된 후 다중해상도 표면 및 이산신호의 부대역 분해방법 등에 대한 단일화된 이론을 제공하고 있으며 최근 신호처리 전반에 걸쳐 널리 이용되고 있는 이론이다. 본 논문에서는 최근 들어 신호저리분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론에 대한 소개와 더불어 이를 이용하여 음성개선, 유성음/무성음/묵음 판별, 끝점검출, 피치 및 성문 폐쇄시점 검출 등의 음성신호처리에 적용한 예들을 소개한다.
통신 시스템에서 LMS 알고리즘을 이용하여 설계한 적응 등화기는 구조의 간단함과 효율성에 비해 수렴 속도가 느린 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 웨이브렛 변환 평면에서 적응 동기화를 설계하여 채널의 왜곡정도와 필터 차수의 변화에 따른 수렴 속도를 시평면 LMS 알고리즘을 이용해 설계한 등화기와 비교하였다. 시뮬레이션결과 웨이브렛 평면에서의 적응 등화기가 기존의 등화기보다 우수한 성능 향상을 보였다.
The human auditory system is appropriate for the "constant Q"system. The STFT (Short Time Fourier Transform) is not suitable for the auditory perception model since it has constant bandwidth. In this paper, the CWT (continuous wavelet transform) is employed for the auditory filter model. In the CWT, the frequency resolution can be adjusted for auditory sensation models. The proposed CWT is applied to the modeling of the JNVF. In addition, other signal processing methods such as STFT, VER-FFT and VFR-STFT are discussed. Among these methods, the model of JNVF (Just Noticeable Variation in Frequency) by using the CWT fits in with the JNVF of auditory model although it requires quite a long time.
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인 별로 점진적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이브렛 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송시 대역별 영상의 우선 순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용 될 수 있다.
스트레스 심전계에서 발생되는 근잡음을 제거하기 위하여 wavelet interpolation filter(WIF)를 설계하였다. WIF는 크게 웨이브렛 변환부와 보간법 적용부로 구성되어 있다. 웨이브렛 변환부는 Haar 웨이브렛을 이용하였으며 심전도 저주파 영역과 고주파 영역으로 분할하는 과정이다. 보간법 적용부에서는 분할되어진 신호 중 A3을 선택하여 신호의 재생 성능을 향상시키기 위하여 보간법을 적용하였다. WIF의 성능을 평가하기 위해서 신호대 잡음비, 재생신호 자승오차 및 표준편차의 파라미터를 이용하였다. 본 실험에서는 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스, European ST-T 데이터베이스 및 삼각파형을 이용하여 성능 파라미터를 측정하였다. 결과적으로 WIF는 성능 파라미터에서 기존에 많이 사용되고 있는 평균값 필터, 중간값 필터 및 hard thresholding 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.
배관설비는 용접이음으로 많은 부분이 구성되어 있으며, 이러한 배관 용접부의 건전성 평가를 위한 초음파 검사 시스템의 자동화 요구가 증대하고 있다. 전자기초음파탐촉자(Electromagnetic Acoustic Transducer; EMAT)는 비접촉 방식으로 초음파를 송 수신할 수 있고 다양한 초음파 모드의 발생이 가능하여 초음파 자동화 시스템 구축에 매우 유용하다. 본 연구에서는 수평횡파(Shear Horizontal wave; SH-wave) EMAT를 적용하여 배관의 용접부에 존재하는 결함의 검출을 수행하였다. 이때 수평횡파의 특정 모드($SH_0$)의 신호해석을 위해 웨이브렛 변환(Wavelet Transform)을 이용한 신호의 시간-주파수 분석을 수행 하였다. 웨이브렛 변환으로 해석된 SH0 모드 주파수의 반사 신호강도가 결함의 길이와 선형적 관계를 나타내어 효과적으로 용접부 결함 검출이 가능하였다.
초음파 펄스-에코법을 매우 얇은 층을 갖는 다층구조물에 적용할 때 그 얇은 층의 상하면에서의 반사파가 중첩되게 되면 검사가 곤란하게 된다. 이런 문제는 반도체 내부에서의 심한 감쇠를 피하기 위해 20MHz 이하의 비교적 저주파수를 사용하는 초음파 현미경으로 반도체의 얇은 실리콘 칩을 검사하는 경우에 쉽게 볼 수 있다. 기존에 이런 초음파 신호의 중첩을 분리하기 위해 디컨볼루션 기법이 사용되어 왔으나, 송신파의 파형이 전파하면서 왜곡되어 수신되는 경우에는 적절치 못하다. 본 논문에서는 기존의 디컨볼루션 기법에 비하여 우수한 성능으로 중첩 신호를 분리해 낼 수 있는 새로운 신호처리 기법으로서 웨이브렛 변환 기반 디컨볼루션 (WTBD) 기법을 제안하였다. 여기서 웨이브렛 변환은 송신파와 왜곡된 수신 신호의 공통 파형을 추출하기 위해 사용되고 추출된 공통 파형에 대해 디컨볼루션 처리한다. 제안하는 방법의 성능은 모형신호에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 인위적으로 실리콘 칩 상면에 들뜸 결함을 만든 반도체 시편에 대한 실험을 통해 검증되었다.
본 연구에서는 심전도 신호의 전처리 과정에서 원신호의 왜곡을 최소화하여 기저선을 제거 할 수 있는 웨이브렛 모함수를 결정하기 위하여, European S-T T database의 심전도 신호에 다양한 웨이브렛 모함수를 적용하여 기저선을 제거하였으며 제거효율을 평가하기 위하여 SNR과 RSE를 계산하였다. 실험결과 가장 우수했던 웨이브렛 모함수는 db8(diff: 27.12), coif5(diff: 25.32), sym7(diff: 25.13)이었으며, diff(meanSNR-meanRSE)의 값이 23미만으로는 심전도의 진단 파라미터까지 왜곡시키므로 사용할 수 없다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비트율-왜곡 (R-D) 이론을 사용하는 웨이브렛 기반 정지영상 부호화 방식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 트리 구조에 기반한 기존의 부호화 방식은 비트율-왜곡 이론을 고려하지 않았기 때문에 감소된 부호화 성능을 지닌다. 본 논문에서는 계층적 트리 분할 (SPIHBT) 알고리즘에 비트율-왜곡 최적화 임베딩 (RDE) 연산을 적용한다. 제안된 알고리즘은 SPIHT의 리스트에 웨이브렛 계수의 부호화 순서를 위한 기준으로 비트율-왜곡 경사를 사용한다. 이를 위한 변형된 트리분할과 비트율-왜곡 최적화 리스트 스캔 방식을 설명한다. 제안된 방식은 기존의 SPIHT 및 RDE 알고리즘에 비해 향상된 비트율-화질 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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