JPEG 2000 알고리즘은 기존의 정지영상 압축 PEG 알고리즘에서 발생하는 블록화 현상의 문제점을 해결하였지만, 압축 율과 이미지 복원율을 높이기 위한 과정이 복잡해 졌고 부동소수점의 연산 시간이 많이 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 단점을 보완하기 위하여 본 논문은 JPEG 2000 알고리즘의 부동소수점 연산이 많은 필터 부분을 하드웨어로 구현하였다. 이 DWT Filter[1] 칩은 Daubechies 9/7 filter[6]을 기반으로 설계되었고 성능과 크기(반도체 숫자)를 최적화하기 위해서 3 단계 파이프라인 시스템으로 구성되었다. 본 논문에서 설계한 Filter는 소프트웨어로 구현된 것보다 부동 소수점의 연산에서 7배 정도 성능이 향상되었다.
This paper presents an optimal implementation of a Daubechies-based pipelined discrete wavelet packet transform (DWPT) processor using finite impulse response (FIR) filter banks. The feed-forward pipelined (FFP) architecture is exploited for implementation of the DWPT on the field-programmable gate array (FPGA). The proposed DWPT is based on an efficient transpose form structure, thereby reducing its computational complexity by half of the system. Moreover, the efficiency of the design is further improved by using a canonical-signed digit-based binary expression (CSDBE) and advanced functional sharing (AFS) methods. In this work, the AFS technique is proposed to optimize the convolution of FIR filter banks for DWPT decomposition, which reduces the hardware resource utilization by not requiring any embedded digital signal processing (DSP) blocks. The proposed AFS and CSDBE-based DWPT system is embedded on the Virtex-7 FPGA board for testing. The proposed design is implemented as an intellectual property (IP) logic core that can easily be integrated into DSP systems for sub-band analysis. The achieved results conclude that the proposed method is very efficient in improving hardware resource utilization while maintaining accuracy of the result of DWPT.
A data compression system has been developed by combining adaptive wavelets and optimization technique. The adaptive wavelets were made by optimizing the coefficients of the wavelet matrix. The optimization procedure has been performed by criteria of minimizing the reconstruction error. The resulting adaptive basis outperformed such conventional basis as Daubechies-5 by 5-10%. It was also shown that the yarn density profiles could be compressed by over 95% without a significant loss of information.
최근 여러 멀티미디어 서비스가 활발히 실시되고 있으며 멀티미디어 검색분야도 상당한 연구가 이루어지고 있다. 멀티미디어 검색 중 내용 기반 검색은 기존의 텍스트기반의 여러 단점들을 극복하여 이미지 자체에 있는 여러 정보의 혼합으로 보다 더 정확한 이미지를 찾을 수 있다. 예를 들면, 색상검색이나 질감검색을 이미지 자체내에서 추출해내고 색상과 질감을 같이 표현함으로써 색상만으로 표현할 수 없는 부분을 질감을 참고로 하여 찾을 수 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환(daubechies 7-9 tab)을 사용하여 질감을 표현하는 특징 추출하는 방법을 제안하고자 한다.
This paper presents a method for designing a multiresolution orthogonal wavelet transform matrix and it is extended to the establishment of the wavelet transform domain sign algorithms(SA). It outperforms the conventional sign algorithm, with performance comparable to the LMS algorithm. Together with Daubechies type 1 wavelet, we could also save additional computations which are required in transforming data.
정보보호를 위해 비연성 디지털 워터마킹 방법으로 웨이브릿 변환을 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 여러 웨이브릿 변환인 드비시(Daubechies)변환, Coiflets 변환, Symlets 변환과 biorthogonal 변환등을 이용하여 비연성 디지털 워터마킹기법을 구성하고 각 변환의 특징과 성능비교를 한다. 공격의 형태는 dct변환 압축에 의한 영향에 의한 워터마킹의 보존여부에 관하여 고찰한다.
본 논문에서는 차세대 정지영상 압축 표준 JPEG2000 CODEC의 Wavelet 변환부와 양자화기의 하드웨어 구조를 제안하고 선계하였다. 본 논문의 칼라 2-D DWT 프로세서는 JPEG 2000 Hard-wired Encoder에 적용하기 위해 제안하였다. JPEG 2000DWT(Discrete Wavelet Transform)에서는 Daubechies 9/7 filter를 사용하였고 2-B DWT의 변환과 복원과정에서의 오차가 ${\pm}1$LSB 이내로 들어갈 수 있게 설계하였다. 기존에 설계되었던 filter의 하드웨어 구조에서 하드웨어 복잡도를 높이는 곱셈기를 사용하지 않고 shift-and-adder 구조를 사용하였다. 이것은 DWT 변환에서 가장 많은 연산을 차지하는 filter의 동작 속도를 향상시킬 수 있으며 하드웨어 복잡도도 낮출 수 있다. 본 시스템은 표준화된 하드웨어 설계 언어인 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였고, Synopsys사의 Design Analyzer와 TSMC $0.25{\mu}m$ ASIC Library를 사용하여 검증하였다.
Kim, Min Soo;Jeong, Jong Hyeog;Cho, Yong Won;Cho, Young Chang
한국산업정보학회논문지
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제22권1호
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pp.41-51
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2017
This Paper Describes a Method for the Evaluation of Sleep Apnea, Namely, the Peak Signal-to-noise ratio (PSNR) of Wavelet Transformed Electroencephalography (EEG) Data. The Purpose of this Study was to Investigate EEG Properties with Regard to Differences between Sleep Spindles and K-complexes and to Characterize Obstructive Sleep Apnea According to Sleep Stage. We Examined Non-REM and REM Sleep in 20 Patients with OSA and Established a New Approach for Detecting Sleep Apnea Base on EEG Frequency Changes According to Sleep Stage During Sleep Apnea Events. For Frequency Bands Corresponding to A3 Decomposition with a Sampling Applied to the KC and the Sleep Spindle Signal. In this Paper, the KC and Sleep Spindle are Ccalculated using MSE and PSNR for 4 Types of Mother Wavelets. Wavelet Transform Coefficients Were Obtained Around Sleep Spindles in Order to Identify the Frequency Information that Changed During Obstructive Sleep Apnea. We also Investigated Whether Quantification Analysis of EEG During Sleep Apnea is Valuable for Analyzing Sleep Spindles and The K-complexes in Patients. First, Decomposition of the EEG Signal from Feature Data was Carried out using 4 Different Types of Wavelets, Namely, Daubechies 3, Symlet 4, Biorthogonal 2.8, and Coiflet 3. We Compared the PSNR Accuracy for Each Wavelet Function and Found that Mother Wavelets Daubechies 3 and Biorthogonal 2.8 Surpassed the other Wavelet Functions in Performance. We have Attempted to Improve the Computing Efficiency as it Selects the most Suitable Wavelet Function that can be used for Sleep Spindle, K-complex Signal Processing Efficiently and Accurate Decision with Lesser Computational Time.
해석학 분야의 한 갈래인 웨이브릿 해석에서 CWT(continuous wavelet transform)는 Plancherel 형태의 복원정리가 성립하고, 웨이브릿 급수는 frame 이론과 다해상도 분석이론(multiresolution analysis; MRA)을 활용한 이산복원정리가 성립한다. 복원정리가 만들어짐에 따라 이에 상응하는 웨이브릿이 생성되는데, CWT에서는 허용조건(admissibility condition)을 만족하는 Basic 웨 이브릿이고, 웨이브릿 급수에서는 MRA를 이용한 Daubechies 웨이브릿, frame 이론을 이용한 Meyer 웨이브릿 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 CWT에서 사용한 허용조건을 자연스럽게 확장함으로써 기존의 것보다 간편하고 활용도가 우수한 이 산복원정리를 발견하고, 이에 상응하는 보다 만들기 쉬운 새로운 형태의 $L^1$-웨이브릿 군을 개발함을 목적으로 한다. 본 연구에서 개발한 새로운 웨이브릿을 사용하여 시간-주파수에서의 신호 복원 및 분석에 응용한다.
수중에서 발생하는 천이 신호는 강한 비정재성을 갖고 다양한 천이 신호원이 함께 존재하기 때문에 분석 및 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 디지털 신호처리 기법을 천이 신호의 분석에 적용하여 특징벡타를 추출하는 기법에 대하여 논하고 기존의 고전적인 방법보다 더 좋은 인식률을 얻을 수 있는 wavelet 변환을 이용한 특징벡타 추출 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법이 고전적이 방법보다 더 적은 특징 벡타 수로도 좋은 성능을 보임을 확인한다. 특히, Daubechies 계수를 필터계수로 하는 PR-QMF wavelet 변환을 이용한 특징벡타 추출 방법은 구현방법이 용이하고 잡음 환경 하에서도 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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