The recent industrial application requires technical methods to get the cutting fluid droplet surfaces in particular from the viewpoint of topography and micro texture. To characterize the surface topography of droplet, the combination of the confocal laser scanning microscope (CLSM) and wavelet filtering is well suited for obtaining the droplet geometry encountered in tribological research. This technique indicates a better agreement in obtaining an appropriate droplet surface obtained by the CLSM over a detail range of surface accuracy (resolution: $2{\mu}m$). And the results allow an excellent accuracy in a measurement of a droplet surface. The combination of extended focal depth measurement configured and multi-scale wavelet filtering has proven that it can construct a droplet surface in a successive and accurate way. A multi-scale approach of wavelet filtering was developed based on the decomposition and reconstruction of droplet surface by 2D wavelet transform using db9 (a mother wavelet of daubechies). Also this technique can be extended to characterize the quantification of droplet properties and other field in a wide range of scales. Finally this method is verified to be a better droplet surface modeling in a micro scale arising in a mist machining.
The present study applied wavelet transform and artificial neural networks (ANNs) for the prediction of daily TOC data. TOC data were transformed into denoised data by the wavelet transform and the noise-reduced data were used for the prediction model by artificial neural networks. For the application of wavelet transform, Daubechies wavelet of order 10 ('db10') was used as a basis function and decomposed the TOC data up to fifth level with five detail components and one approximation component. ANNs were calibrated with the input data of the segregated TOC data corresponding to the details from second to fifth level and the approximation. Consequently, the ANNs model for the prediction of daily TOC data showed the best result when it had seventeen hidden nodes in its layer.
Multi-resolution Signal Decomposition (MSD) Technique of Wavelet Transform has interesting properties of capturing the embedded horizontal, vertical and diagonal variations within an image in a separable form. This feature was exploited to identify individual partial discharge sources present in multi-source PD pattern, usually encountered during practical PD measurement. Employing the Daubechies wavelet, feature were extracted from the third level decomposed and reconstructed horizontal and vertical component images. These features were found to contain the necessary discriminating information corresponding to the individual PD sources and multi-PD soruces.
The digital signal has been replaced the analog signal in most of every field of multimedia including still image, animation, and audio due to the enormous extension of computer supply and the fast development of computer network. The consumers of information are able to enjoy the abundance of information because of one of the digital signal traits that very easy to regenerate the original data. Because of the trait, however, it is very hard for the producers of information to keep the copyright with the merit of original copy in quality excellency. In this paper, the watermarking technology which inserts a RGB color watermark in color image using the visual characteristics of wavelet coefficient was proposed. As a result, the PSNR value of image was varied depending on perceptual parameter, but we can obtain 32dB as a whole.
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.
Griffiths-Jim이 제안한 GSC 알고리즘은 선형배열 안테나들의 조합에 의한 주 채널과 보조채널을 형성하고 적응 LMS를 이용하여 부엽제거를 하는 방식을 이용한다. 본 논문에서는 Griffiths-Jim이 제안한 LMS-GSC 구조에서 배열 안테나 출력신호를 처리하는 감산기 필터 대신에 Haar 및 Daubechies 웨이브렛 필터로 해석한 WLMS-GSC 알고리즘을 제안하였다. 제안한 WLMS-GSC 알고리즘에 대한 구조적인 특성 분석 결과 LMS 알고리즘에 비해서 연산량이 절반으로 감소되었다. 또한 시뮬레이션을 통하여 MSE 특성 곡선 및 재밍 신호들의 적응 빔 패턴을 구한 다음, LMS-GSC와 성능을 비교 분석하였다. 성능 분석 결과 본 논문에서 제안한 GSC 알고리즘은 기존의 LMS-GSC 알고리즘에 비하여 더 우수하거나 동일한 특성을 유지하면서 연산량이 약 절반으로 감소되었기 때문에, 시스템 구현시 하드웨어 복잡도를 절반으로 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 두 번째로 에너지 집중도를 이용한 부대역 선택 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Daubechies 9/7을 이용한 JPEG2000, SPIHT, H.264 결과와 제안하는 방법을 이용하여 압축 및 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about high frequency current signal per 3-electrode type (needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode.). Also. these coefficients are used to identify Signal of internal partial discharge in transformer. As a result. from compare of high frequency current signal amplitude and average value. we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. otherwise. In case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode > Needle-Plane electrode. As Improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
In this study, we proposed an application of wavelet transform or analysis of ultrasound echo signals to improve troubles of convenianced methods such as SDM, SSM. We examined method using wavelet transform to prove again our proposal which we have proposed prior time. At first, we made phantoms by adding 0.01, 0.015, 0.02, 0.025, 0.03, 0.035, 0.04, 0.045, 0.05($g/cm^3$) on constant quantity of distilled water and agar, and collected echo signals. We used SDM(spectral difference method) and WTM(wavelet transform method) as signal processing method. To compare with WTM, SDM was used. In WTM, we selected detail signals of level 3 of Daubechies 16, and got derivative, calculated area of it. Next, we calculated slopes. In SDM, it was 0.0308 and in WTM, it was 0.5248. As a result, we knew that we could know that the values using WTM showed more detailed than those using SDM. So we could concluded wavelet transform is very useful and powerful in ultrasound tissue characterization.
In the present study, a new kind of multivariable Reissner-Mindlin plate elements with two kinds of variables based on B-spline wavelet on the interval (BSWI) is constructed to solve the static and vibration problems of a square Reissner-Mindlin plate, a skew Reissner-Mindlin plate, and a Reissner-Mindlin plate on an elastic foundation. Based on generalized variational principle, finite element formulations are derived from generalized potential energy functional. The two-dimensional tensor product BSWI is employed to form the shape functions and construct multivariable BSWI elements. The multivariable wavelet finite element method proposed here can improve the solving accuracy apparently because generalized stress and strain are interpolated separately. In addition, compared with commonly used Daubechies wavelet finite element method, BSWI has explicit expression and a very good approximation property which guarantee the satisfying results. The efficiency of the proposed multivariable Reissner-Mindlin plate elements are verified through some numerical examples in the end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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