• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.58-66
• /
• 2003

본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권4호통권316호
• /
• pp.93-100
• /
• 2007

웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.263-270
• /
• 2004

최근 웨이블릿 변환은 많은 분야에서 다양하게 적용된다. 본 논문에서 tasks뇌파의 중요한 몇가지 특성파 검출을 위한 다비치 웨이블릿은 뇌파분석에 필요하다. 우리가 제안한 시스템은 다른 방법보다는 특성파 검출에 높은 성능을 가졌다. 본 연구의 뉴럴시스템의 구조는 하나의 은닉층과 3계층 피드포워드층은 오류 BP 학습알고리즘을 적용하였다. 4명의 피험자에게 알고리즘을 적용하여 92% 분류율을 보였다. 제안된 시스템은 웨이블릿과 신경망으로 tasks 뇌파의 보다 정확하게 분석함을 보였다. 모의실험결과 tasks 뇌파는 의사의 노동력을 줄일수 있고 정량적 해석이 가능함을 보였다.

• 전기학회논문지P
• /
• 제57권2호
• /
• pp.91-95
• /
• 2008

The large AC generator fault may lead to large impacts or perturbations in power system. The generator protection control systems in Korea have been imported and operated through a turn-key from overseas entirely. Therefore a study of the generator protection field has in urgent need for a stable operation of the imported goods. In present, the algorithm using the current ratio differential relaying based DFT for stator winding protection or a fault detection had been applied that of internal fault protection of a generator. the DFT used for the analysis of transient state signal conventionally had defects losing a time information in the course of transforming a target signal to frequency domain. In this paper, the discrete wavelet transform (DWT) was applied a fault detection of the generator being superior to a transient state signal analysis and being easy to real time realization. The fault signals after executing a terminal fault modeling collect using a MATLAB package, and calculate the wavelet coefficients through the process of a muiti-level decomposition (MLD). The proposed algorithm for a fault detection using the Daubechies WT (wavelet transform) was executed with a C language and the commend line function for the real time realization after analyzing MATLAB's graphical interface. The advanced technique had improved faster a speed of fault discrimination than a conventional DFR based on DFT.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.84-89
• /
• 2001

본 논문은 다중 해상도 웨이브렛 변환을 이용하여 코로나 방전과 코로나방전 후 연면방전을 거치는 다중결함에 대한 방전전류펄스의 변화량을 시간 대역과 주파수 대역에서의 변화량을 분석하였다. 마더웨이브렛의 선정은 방전전류펄스의 형태를 고려하여 Daubechies 마더웨이브렛을 선정하였으며, 방전전류펄스는 이산 웨이브렛 변환을 이용하여 근사신호와 상세신호로 4단계까지 다중분해되었다. 이중 상세신호만을 이용하여 12개의 세그먼트로 나눈후 설정한 변수에 따라 그 패턴을 파악하였다. 그 결과 코로나 방전에서는 설정된 변수의 세그먼트 7, 8, 9, 10의 값이 방전의 진전에 따라 증가하였으므로 위상분포를 $210~330[^{\circ}]$분포를 특징지울 수 있고, 에폭시 절연체를 삽입한 다중결함에서는 연면방전의 특징에 기인하여 설정된 변수의 값이 대칭적인 패턴을 나타내었다.

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

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.83-95
• /
• 1999

웨이브릿 변환은 시간 및 주파수에 대하여 국부성을 가지며, 비정상상태의 신호를 해석하는데 유용하다. 웨이브릿 변환에서의 기저함수들은 원형 웨이브릿을 천이(translation) 및 확장/수축(dilation)을 시킴으로서 만들어진다. 본 논문은 두 개의 웨이브릿을 선형적으로 조합한 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 시간-주파수 분석방법을 제안하였다. 그리고 제안된 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 진단모니터링 시스템에 적용하였다. 제안한 선형조합 웨이브릿 변환 분석 방법의 유효성을 검증하기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform), Daubechies, Haar 기법과 비교한다. 분석 대상 신호로는 linear chirp 신호, 팬 소음신호, 회전체 회전신호, 전기신호를 사용하였다. 그 결과는 정상상태 신호처럼 비정상상태 시간 신호를 나타내는데 적당하다. 또한 선형조합 웨이브릿을 사용한 진단 모니터링 시스템은 효과적인 신호분석을 수행한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
• /
• pp.224-227
• /
• 2004

From 1980's, the DWT(Discrete Wavelet Transform) is applied to the data/image processing. Many people use the DWT in remote sensing for diversity purposes and they are satisfied with the wavelet theory. Though the algorithm for wavelet is very diverse, many people use the standard wavelet such as Daubechies D4 wavelet and biorthogonal 9/7 wavelet. We will overview the wavelet theory for discrete form which can be applied to the image processing. First, we will introduce the basic DWT algorithm and review the wavelet algorithm: EZW (Embedded Zerotree Wavelet), SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees), Lifting scheme, Curvelet, etc. Finally, we will suggest the properties of wavelet algorithm; and wavelet filter for each image processing in remote sensing.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
• /
• pp.7-12
• /
• 2009

In JPEG2000, the Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7-tap wavelet filter adopted in lossy compression is implemented by the lifting scheme or by the convolution scheme while the LeGall 5/3-tap wavelet filter adopted in lossless compression is implemented just by the lifting scheme. However, these filters are not optimal in terms of Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) values, and irrational coefficients of wavelet filters are complicated. In this paper, we proposed a method to optimize image quality based on wavelet filter design and on wavelet decomposition. First, we propose a design of wavelet filters by selecting the most appropriate rational coefficients of wavelet filters. These filters are shown to have better performance than previous wavelet ones. Then, we choose the most appropriate wavelet decomposition to get the optimal PSNR values of images.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.1201-1206
• /
• 2006

데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.