• 제목/요약/키워드: 웨이브렛 분석

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멀티웨이브렛 필터뱅크의 구조 분석 (Analysis of the multiwavelet filter bank architecture)

  • 허웅;최재호;박태윤;이철수
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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    • pp.209-212
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    • 2003
  • 본 논문에서는 여러 개의 기저함수를 갖는 멀티웨이브렛 필터 뱅크의 구조를 분석한다. 멀티웨이브렛 기저함수로 이루어진 필터뱅크는 메트릭스 형태의 값을 갖는다. 멀티웨이브렛은 직교성, 대칭성, 그리고 짧은 구간응답을 동시적으로 제공 할 수 있어 기존의 단일 웨이브렛 보다 신호의 분석 및 압축 처리 측면에서 우수한 성능을 얻을 수 있다. 또한 멀티웨이브렛은 스칼라 웨이브렛과 다르게 필터뱅크의 입력 열을 두개 또는 그 이상을 가질 수 있다. 본 논문은 이러한 멀티웨이브렛 필터뱅크의 입력 열을 얻는 방법과 실제적인 데이터가 어떻게 적용되는지를 보인다.

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웨이브렛 변환과 재무시계열

  • 이일균
    • 재무관리논총
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    • 제11권1호
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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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웨이브렛 변환을 이용한 영상개선긱법 (Image enhancement technique using wavelet transform)

  • 박국남
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.181-184
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    • 1998
  • 웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.

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웨이브렛 신경회로망과 응용 -적응 제어 시스템 설계를 중심으로- (Wavelet Neural Network and Its Application)

  • 전홍태;서승진;이창민
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.486-491
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    • 1999
  • 본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.

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

  • 김태형;윤동한
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.229-236
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    • 2005
  • 이 논문은 신호 f(t)의 실제적인 스케일 정보를 나타내는 웨이브렛 플랜을 중심으로 연속 웨이브렛 역변환의 특성에 대하여 논하였다. 웨이브렛 변환에 비해 역변환의 적용이 상대적으로 미비한 이유는 수치적인 연산의 복잡성에 기인한 것이며, 이 논문은 웨이브렛 역변환의 안정된 복원을 위한 방법에 대하여 연구하였다. 웨이브렛 역변환의 안정적인 구현은 신호 f(t)에 대한 실제적인 스케일 정보를 지니고 있는 웨이브렛 플랜이라는 새로운 "시간-스케일" 공간을 통하여 실현하였으며, 이는 완전한 멀티 필터 뱅크 시스템과 동일한 특성을 나타낸다. 즉 연속 웨이브렛 변환을 통해 신호 f(t)의 모든 스케일 성분을 독립적으로 주파수 전체 대역에 걸쳐 분산하고 다시 역변환을 통해 원래의 신호를 복원하는 과정은 필터뱅크이론의 분석과 합성과정과 일치한다 이 논문에서는 연속 웨이브렛 역변환을 이용하여 "시간-스케일" 필터를 통한 신호 f(t)의 스케일 분해와 웨이브렛 멀티 필터 뱅크이론에 대하여 논하였다.

웨이브렛 변환을 이용한 수면상태의 HRV 분석에 관한 연구 (Study on HRV Analysis in Sleep Stage Using Wavelet Transform)

  • 최혜진;정기삼;이병채;김용규;안인석;주관식
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제10권3호
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    • pp.141-149
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    • 1999
  • 본 연구에서는 수면상태에서의 자율신경 활동을 관찰하기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 HRV 신호를 분석하였다. 심전도 신호로부터 HRV 신호를 재구성하고 웨이브렛 변환을 통하여 얻은 계수를 이용하여 신호를 주파수 대역별 분석하였다. 분석된 결과를 AR 모델 기법을 이용한 기존의 주파 수 분석 방법과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 성분은 기존의 FFT나 AR모델 방법에 의한 결과와 동일한 경향을 나타내고 있었다. 따라서, 웨이브렛 계수에 의한 전력스펙트럼 분석방법은 HRV 신호를 이용한 자율신경계 활동 분석의 도구로 유용함을 알 수 있었다. 피검자가 일단 수면상태로 빠져들면, 심혈관계 역시 빠른 속도로 반응하여 수면에 적절한 활동을 수행하게 된다. 이러한 적응 활동은 심혈관 기관에 따라 차이는 있지만 대부분 수초내에 일어나게 된다. 본 논문에서 제안한 웨이브렛에 의한 분석 기법은 기존의 방법으로는 불가능했던 시간대별 변화 추이를 잘 표현할 수 있으므로 HRV 신호의 분석뿐만 아니라 다른 생체 신호의 분석에도 유용 할 것으로 예상된다.

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웨이브렛 변환과 RBF 신경망을 이용한 경로통행시간 예측모형 개발 -시내버스 노선운행시간을 중심으로- (Development of path travel time forecasting model using wavelet transformation and RBF neural network)

  • 신승원;노정현
    • 대한교통학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.153-166
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    • 1998
  • 본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.

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고차통계 기법과 웨이브렛을 이용한 수중 천이신호 탐지 (Underwater Transient Signal Detection Using Higher-order Statistics and Wavelet Analysis)

  • 조환래;오선택;오택환;나정열
    • 한국음향학회지
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    • 제22권8호
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    • pp.670-679
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    • 2003
  • 본 논문에서는 수중 천이신호 탐지를 위하여 시간주파수 영역에서 신호분석이 가능한 웨이브렛을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측신호로부터 천이신호를 탐지하기 위하여 고차통계 기법과 웨이브렛을 사용하였으며, 웨이브렛을 이용하여 신호를 주파수 영역에서 분해한 다음 고차통계 기법을 이용하여 분해된 웨이브렛 계수들의 정규분포 특성을 측정하였다. 제안한 방법으로 천이신호를 탐지할 경우 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측 신호로부터 천이신호를 잘 탐지할 수 있었다.

웨이브렛 변환을 이용한 EMI 신호해석 및 잡음제거에 관한 연구 (A Study on the EMI Signal Analysis and Denoising Using a Wavelet Transform)

  • 윤기방;박제헌;김기두
    • 전자공학회논문지T
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    • 제35T권3호
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    • pp.37-45
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    • 1998
  • 본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 EMI(Electromagnetic Interference: 전자파 장해) 신호로부터 각각 다른 주파수 성분과 시간정보를 동시에 추출하고, 시간과 주파수 영역에서 웨이브렛 변환의 수행결과를 해석할 수 있도록 하였다. Daubechies-4 필터 계수를 사용한 다중해상도 해석(multiresolution analysis)을 수행하여 EMI 신호로부터 대상 신호의 주파수 성분이 속하는 주파수 대역을 추출하고, 웨이브렛 변환 결과를 통하여 시간정보를 얻었다. 또한 웨이브렛 변환 결과를 평가하기 위해 상관해석법을 시도하고, 웨이브렛 함수에 따른 변환 결과를 비교함으로써 해석하고자 하는 신호에 가장 적합한 웨이브렛 함수를 선택하여 신호의 파형분석과 고조파 해석을 시뮬레이션으로 검증하였다. 그리고 soft thresholding 기법을 이용하여 EMI 신호에 대한 잡음제거의 효과를 입증하였다.

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웨이브렛 디지털 필터를 이용한 북동태평양 KR5 지역의 지형 분석방법 (Topographic Analysis Using Wavelet-Based Digital Filters in the KR5 area, NE Equatorial Pacific)

  • 정미숙;박정기;이태국;김현섭;고영탁;김기현
    • 지구물리
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    • 제9권4호
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    • pp.311-320
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    • 2006
  • 웨이브렛(wavelet) 이론을 이용한 디지털 필터를 심해저 광물자원 개발광구 중 KR5 지역의 실제 수심자료에 적용하였다. 이 연구에서는 Linear B-spline 웨이브렛 필터와 Cubic B-spline 함수의 미분 웨이브렛 필터를 사용하였으며, 적절한 변수를 결정하여 필터를 적용하여 선형으로 발달된 해저구릉과 해저곡의 위치 및 해저구릉의 경사면의 방향을 추출하였다. 2-D 행렬의 필터에서 해저구릉의 너비와 길이를 결정하는 필터의 길이와 수를 시행착오를 거쳐 추정하였다. 필터의 적용으로 추출한 특징들은 실제 지형도상 해저구릉과 해저곡과 일치하였다. 필터 적용으로 해저구릉과 해저곡의 형태를 분리하여 추출함으로써 지형분석에 더 많은 정보를 제공하고, 해저구릉의 경사면의 방향과 위치를 도면상에 도시하여 지형 자료 분석에 유용하게 사용된다. 이러한 지형 특성의 분석은 망간단괴의 분포 특성과의 비교를 통하여 심해저 광물자원 채광지역 선정에 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

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