• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.209-212
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• 2003

In this paper, we have analyzed a multiwavelet filter bank architecture which have several bases. The filter bank composed of multiwavelets bases is matrix-valued. Multiwavelets offer simultaneous orthogonality, symmetry, and short support, which is not possible for the scalar wavelet system, hence multiwavelet system can obtain excellent performance in signal analysis and compress. Also the multiwavelet differs from the scalar wavelet system in requiring two or more input streams to the multiwavelet filter bank. In this paper, we describe methods for obtaining such a input stream and how apply the actual data.

• 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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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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.

• 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.

• Progress in Medical Physics
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• v.10 no.3
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• pp.141-149
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• 1999

This research analyzed the HRV signals by using wavelet transform to observe the activities of autonomous nervous system in a sleep state. This research also restructured the HRV signals from electrocardiogram and by using coefficient which was obtained through wavelet transform, analyzed the signals by frequency bandwidth. Then compared the analyzed results with existing frequency analyzing method using AR model techniques. The suggested wavelet coefficient from power spectrum component in the study shows a similar tendency with the results from FFT or AR model technique. Therefore, it can be found that power spectrum analyzing method by wavelet coefficient is a useful as a tool for analyzing autonomous nervous system activities using HRV signals. Since the suggested method able to clearly depict the progression of change in time zone, which was once impossible with the existing methods, it is presumed that it will be useful in other physiological signals.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.8
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• pp.670-679
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• 2003

This paper deals with application of wavelet transform, which is known to be good for time-frequency analysis, in order to detect the underwater transient signals embedded in ambient noise. A new detector of acoustic transient signals is presented. It combines two detection tools: wavelet analysis and higher-order statistics. Using both techniques, the detection of the transient signal is possible in low signal to noise ratio condition. The proposed algorithm uses the wavelet transform of a partition of the signal on frequency domain, and then higher-order statistics tests the Gaussian nature of the segments.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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• v.35T no.3
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• pp.37-45
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• 1998

In this paper, the different frequency component and time informations from an EMI signal are extracted simultaneously using a wavelet transform and the results of transform in the time and frequency domain are analyzed. Frequencies are extracted from the EMI signal by performing the multiresolution analysis using the Daubechies-4 filter coefficients and the time information through the results of wavelet transform. We have tried the correlation analysis to evaluate the results of wavelet transform. We have chosen the optimal wavelet function for an object signal by comparing the transformed results of various wavelet functions and verified the simulation examples of waveform and harmonic analysis using a wavelet transform. We have proved the denoising effect to the EMI signal using the soft thresholding technique.

• Journal of the Korean Geophysical Society
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• v.9 no.4
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• pp.311-320
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• 2006

Digital filters designed using wavelet theory are applied to bathymetry data acquired from KR5 area of Korea Deepsea Mining Area. The filters used in this study are the linear B-spline wavelet filter and derivative of a Cubic B-spline filter. With proper tuning of the digital filters, we can identify the location and orientation of the abyssal hill and abyssal trough in bathymetry. These features obtained from the digital filters are well correlated with bathymetric image. This quantitative information, which can be used to understand the underlying geophysical processes, can be further processed to obtain the spacing, orientation and distribution of the abyssal hill. This wavelet analysis of bathymetry provides good data to select the mining site.