An AC generator is an important components in producing a electric power and so it requires highly reliable protection relays to minimize the possibility of demage occurring under fault conditions. Conventionally, a DFT based RDR has been used for protecting the generator stator winding. However, when DFTs based on Fourier analysis are used, it has been pointed out that defects can occur during the process of transforming a time domain signal into a frequency domain one which can lead to loss of time domain information. This paper proposes the internal fault detection and fault type discrimination for the stator winding by applying the detailed coefficients by Daubechies Wavelet Transform to overcome the defects in the DFT process. For the case studies reported in the paper, a model system was established for the simulations utilizing the ATP, and this verified the effectiveness of the proposed technique through various off-line tests carried out on the collected data. The propose method is shown to be able to rapidly identify internal fault and did not operate a miss-operation for all the external fault tested.
The necessity of data compression scheme for volume data has been increased because of the increase of data capacity and the amount of network uses. Now we have various kinds of compression schemes, and we can choose one of them depending on the data types, application fields, the preferences, etc. However, the capacity of data which is produced by application scientists has been excessively increased, and the format of most scientific data is 3D volume. For 2D image or 3D moving pictures, many kinds of standards are established and widely used, but for 3D volume data, specially time-varying volume data, it is very difficult to find any applicable compression schemes. In this paper, we present a compression scheme for encoding time-varying volume data. This scheme is aimed to encoding time-varying volume data for visualization. This scheme uses MPEG's I- and P-frame concept for raising compression ratio. Also, it transforms volume data using Daubechies D4 filter before encoding, so that the image quality is better than other wavelet-based compression schemes. This encoding scheme encodes time-varying volume data composed of single precision floating-point data. In addition, this scheme provides the random reconstruction accessibility for an unit, and can be used for compressing large time-varying volume data using correlation between frames while preserving image qualities.
In this paper we introduce a design of parallel architecture for wavelet transformation on FPGA. We implement wavelet transforms though lifting scheme and apply Daubechies4 transform equations. This technique has an advantage that we can obtain perfect reconstruction of the data. We divide our process to high pass filter and low pass filter. With this division, we can find coefficients from low and high pass filters simultaneously using parallel processing properties of FPGA to reduce processing time. From the equations, we have to design real number computation module, referred to IEEE754 standard. We choose 32 bit computation that is fine enough to reconstruct data. After that we arrange the real number module according to Daubechies4 transform though lifting scheme.
The wavelet transform chip is implemented with Daubechies' 4 tap filter. It works at 20MHz in Field Programmable Gate array (FPGA) implementation of Quadrature Mirror Filter(QMF) Lattice Structure. In this paper, the structure contains taro-channel quadrature mirror filter, data format converter(DFC), delay control unit(DCU), and three 20$\times$8 bits real multiplier. The structures for the DFC and DCU need to he regular and scalable, require minimum number of regular, and thereby lead to an efficient and scalable architecture for the Discrete Wavelet Transform(DWT). These results present the possibility that it can be used in Digital Signal Processing(DSP) application faster than Fourier transform at small area with lour cost.
For stator winding protection of AC generator, KCL(Kirchhoff's Current Law) is widely applied. Actually a CRDR(Current Ratio Differential Relay) based on DFT(Discrete Fourier Transform) has been used for protecting generator. It has been pointed out that defects can occur during the process of transforming a time domain signal into a frequency domain one which can lead to loss of time domain information. Wavelets techniques are proposed for the analysis of power system transients. This paper introduces an algorithm to choose a suitable Mother Wave1et for generator stator fault detection. For optimal selection, we analyzed db(Daubechies), sym(Symlets), and coif(Coiflects) of Mother Wavelet. And we compared with performance of the choice algorithm using detail coefficients energy and RMS(root mean square) error. It can be improved the reliability of the conventional DFT based CRDR. The feasibility and effectiveness of the proposed scheme is proved with simulation using collected data obtained from ATP (Alternative Transient Program) package.
홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하는 생체인식 기술로 안정성, 보안성과 같은 특징을 가지고 있기 때문에 높은 보안을 요구하는 환경에 특히 적합하다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 홍채 특징 추출시 크기, 조명, 회전에 무관한 홍채 특징을 추출하는 것이 바람직하다. 홍채크기 및 조명 문제는 전처리를 통해 쉽게 해결할 수 있지만 회전에 무관한 홍채 특징 추출은 여전히 문제가 된다. 본 논문에서는 회전 보정으로 인한 인식률 및 속도 저하를 개선하기 위해 Zernike 모멘트와 Daubechies Wavelet을 이용한 홍채인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전에 불변한 Zernike 모멘트의 통계적 특성을 이용하여 회전된 홍채에 대해서 1단계로 유사홍채를 분류함으로서 홍채인식에 필요한 시간을 단축하였고, 인식성능 역시 기존 방법과 대등함을 보였다. 따라서 제안한 방법이 대용량의 홍채 인식 시스템에 효과적인 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.
Generators are the most complex and expensive single element in a power system. The generator protection relays should to minimize damage during fault states and must be designed for maximum reliability. A conventional CDR(Current Differential Relaying) technique based on DFT(Discrete Fourier Transform) filter have the disadvantages that the time information can lead to loss in the process of converting the signal from the time domain to the frequency domain. A WT(Wavelet transform) and WT analysis is known that it is possible with the local analysis of the fault and transient signal. In this paper, to overcome the defects in the DFT process, an application of WT for fault detection of generator is presented. This paper describes an selection of mother Wavelet to detect faults of generator. Using collected data from the fault simulation with ATPdraw, we analyzed the several mother Wavelet through the course of MLD(multi-level decomposition) using MATLAB software. Finally, it can be seen that the proposed technique using detail coefficient of Daubechies level 2 which can be fault discriminant of generator.
목적: MR 영상에 나타나는 bias field, 즉 영상의 특정 부분이 주위보다 어둡거나 밝게 나타나는 현상을 보다 균일하게 보정시키는 방법으로 제시된 N3 방법에서 Gaussian kernel을 사용한 smoothing 방법 대신에 Wavelet(Daubechies, D4)함수를 smoothing기법으로 사용했을 때 어느 정도 균일함에 향상이 일어나는지를 알아보는 것이다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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