• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.727-732
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• 2012

본 논문은 DCT, DWT와 역전파 신경망을 이용하여 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 심전도 신호로부터 정상파와 부정맥 분류를 제안하였다. 역전파 신경망에 사용할 특징입력을 추출하기 위해 첫 번째 단계에서는 DCT 변환을 이용하여 15개의 계수를 선택하였다. 두 번째 단계에서는 DWT 변환 후 각 detail 계수들의 최대값, 최소값, 평균, 분산, 표준편차를 추출하였다. 역전파 신경망은 55개의 특징입력을 이용하여 정상파와 부정맥 파형을 분류하였고, 98.8%의 분류 성능을 나타냈다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권1호
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• pp.45-51
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• 2003

본 논문은 차세대 정지영상 압축 표준으로서 Wavelet 변환과 Bit-plane 단위의 산술부호화(Arithmetic coding)에 기반한 JPEG2000 코덱의 Wavelet 변환과 양자화기의 하드웨어적 구조를 제안하고, 설계하였다. DWT(Discrete Wavelet Transform)는 Lossy coding과 Lossless coding에 각각 적용할 수 있는 Daubechies 9/7 필터와 Daubechies 5/3 필터를 선택 가능하도록 설계하였으며 양자화기는 Scalar Quantization 방식를 사용하였다. 설계된 DWT와 양자화기는 Xilinx FPGA technology를 이용하여 Synopsys에서 합성한 후 동작을 검증하였으며, 설계된 블록을 30㎒로 동작 시켰을 때 640×480 크기의 걸려 이미지의 경우 초당 10프레임의 성능을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.344-353
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• 2012

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)을 이용한 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초고해상도 기법들의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 사용하였다. 그로 인한 연산의 복잡도 증가는 처리시간 증가라는 문제점을 발생시켰다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT를 이용한다. DWT 수행 시 수반되는 다운 샘플링 과정을 수행하지 않음으로써 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역(sub-band)들을 생성하고, 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse Discrete Wavelet Transform: Inverse DWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득한다. 제안하는 기법에서 사용한 실험영상은 원본영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 획득한 실험영상($256{\times}256$)을 사용한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들에 비해 처리시간이 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.309-314
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• 2003

Impact Echo method has been successful in detecting a variety of defects in concrete structure. This study has the objectives to show important aspects of applying the Discrete Wavelet Transform(DWT) to signal processing of Modified Impact Echo(ModIE) Measurement systems and to the understanding of the seismic wave propagation. The data of ModIE were processed by DWT and compared with the results of conventional ModIE Analysis. Although it is inconsistent in the evaluated thickness of concrete lining, the DWT provides the features of separation, synthesis and de-noising in the original signal. The application of technique by wavelet was explained numerically with ABAQUS and performed experimentally with a real scale model in this work. Further works on the possible ways for creating new mother wavelet are specially needed for the enhancement of seismic signal analysis.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2315-2318
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• 2003

The Wavelet Transform has been applied in mathematics and computer sciences. Numerous studies have proven its advantages in image processing and data compression, and have made it a basic encoding technique in data compression standards like JPEG2000 and MPEG-4. Software implementations of the Discrete Wavelet Transform (DWT) appears to be the performance bottleneck in real-time systems in terms of performance. And hardware implementations are not flexible. Therefore, FPGA implementations of the DWT has been a topic of recent research. The goal of this thesis is to investigate of FPGA implementations of the DWT Processor for image compression applications. The DWT processor design is based on the Lifting Based Wavelet Transform Scheme, which is a fast implementation of the DWT The design uses various techniques. The DWT Processor was simulated and implemented in a FLEX FPGA platform of Altera

• 전력전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.32-37
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• 2021

This study proposes a DC series arc fault detector using a frequency analysis method called the discrete wavelet transform (DWT), in which the processing speed of the DWT algorithm is improved effectively. The processing time can be shortened because of the time characteristic of the DWT result. The performance of the developed DC series arc fault detector for a large photovoltaic system is verified with various DC series arc generation conditions. Successful DC series arc detection and improved calculation time were both demonstrated through the measured actual arc experimental result.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.49-52
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• 2000

This paper is to propose an algorithm to reduce the calculation time to perform the 2-dimensional Discrete Wavelet Transform(2DWT). We call this algorithm as Reduced 2-dimensional Discrete Wavelet Transformation(R2DWT). This algorithm uses a modified Mallat-tree such that in each level, the column transform is performed only with the low-pass filtered row transform result. The resulting number of sub-band regions is 2L＋1, meanwhile the original(2DWT) has 3L＋1 sub-regions, where L is the transform level. To show the proposed algorithm is useful without much loss in SNR(Signal-to-Noise Ratio), we performed experiments with various images. The results showed that above 5:1 in compression ratio, the proposed algorithm has less than 0.SdB difference in SNR from 2DWT with about 25% reduction in calculation time.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권10호
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• pp.473-478
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• 2001

Image processings using the two-dimensional wavelet transform (2DWT) have been a very active research area in recent years because the 2DWT possess many good properties. However, the discrete 2DWT can not be used for pattern recognition directly because it does not have the translation property. In this paper, we show why conventional discrete two-dimensional wavelet transforms cannot be used for pattern recognitions directly. Then, we propose a new method that makes it possible to use discrete 2DWT to pattern recognition without modification of standard pyramidal algorithms. The main idea of our method is to postprocess the wavelet transformed images using the second-order neural network. To justify the validity of the method, evaluations with test images were performed. The effectiveness of the method can be shown by the evaluation results.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-118
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• 2024

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2262-2264
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• 1998

This paper propose a new method for the discrete signal : Discrete Wavelet Transform(DWT). This paper is a brief introduction to the DWT and applies the DWT coding for the audio data as an example. We can have a number of hint about the compression algorithm of multimedia resources and the high performance of transmission and storage.