This paper proposes an algorithm for fingerprint identification using phase only correlation. This algorithm uses the phase of fast Fourier transform and correlation function to calculate the similarity. The algorithm gives very clear result for identification because it shows only one conspicuous sharp peak for the same person's fingerprint. Further, it shows good results even for the finger print images which are printed not clearly and does not need to preprocess the images. It also shows good results for parallel displacement of fingerprint. The experiment result shows the effectiveness of the proposed algorithm.
정규 상호 상관 (상관계수)은 입자영상유속계(PIV) 분석에서 형태 분석을 위한 가장 정확하고 적합한 척도이다. 그러나 상관계수는 주파수 영역에서 그에 상당하는 간단한 수식 표현이 없기 때문에, 빠르지만 부정확한 척도들이 종종 이용된다. 이러한 척도 중에서 선정된 세 가지 방법과 상관계수법을 상호 비교하였다. 그 결과 상관계수법을 제외한 나머지 척도들은 모두 종종 부정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다. 그러나 상관계수법은 계산 시간이 많이 걸린다는 단점을 지니고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 상관계수법을 계산하는 빠르고 정확한 방법을 제시하였다. 이 방법은 상관계수의 분산을 계산하는 Fn 알고리듬과 분모를 계산하는 순차가감법을 결합한 것이다. 시험 결과 이 방법은 상관계수를 빠르고 정확하게 계산할 수 있음을 보였다.
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 2차원 공간에 표현하며, 표적구분에 이용될 수 있다. 2차원 IFFT(Inverse fast Fourier Transform)를 이용하여 쉽고 빠르게 ISAR 영상을 만들 수 있다. 하지만 IFFT를 이용하여 만든 ISAR 영상은 측정된 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아질 경우 해상도가 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위해 AR(Auto Regressive), MUSIC(Multiple SIgnal Classification), Modified MUSIC과 같은 고해상도 스펙트럼 예측 기법을 이용하여 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아도 높은 해상도의 ISAR 영상을 만들 수 있다. 본 논문에서는 IFFT, AR, MUSIC, Modified MUSIC 기법을 적용하여 만든 ISAR 영상을 이용하여 표적 구분에 이용하고, 표적 구분에 적절한 ISAR 영상을 얻기 위한 고해상도 기법을 연구한다. 그리고 표적 구분 결과를 보여준다.
In this paper, an iterative restoration algorithm from power spectral density with 1 bit sign information of real part of two dimensional Fourier transform of image corrupted by additive white Gaussian noise is proposed. This method is a modified version of image reconstruction algorithm from power spectral density. From the results of computer simulation with original 32 gray level imgae of 64x64 pixels, we can find that restorated image after each iteration converge to original image very fast, and SNR gain be at least 8[dB] after 10th iteration for corrupted image with additive white Gaussian noise.
In this paper, fast Fourier transform and fast Walsh transform algorithm are studied for ECG data compression. ECG data-12 bit samples digitized at 480 samples-are segmented into QRS complexes and 50 intervals by di%ital derivative filter, which used for detection of QS width and difrerenre compressed in Fourler or welsh domain. And also the existing techniques for data compression-TP, MTP, CORTES, AZTEC, MCORTES, which have not been evaluated with a common measurement of goodness, were processed to get absolute terms of values in the same condition.
In this paper, we address a new fast DCT-II/DFT/HWT hybrid transform architecture for digital video and fusion mobile handsets based on Jacket-like sparse matrix decomposition. This fast hybrid architecture is consist of source coding standard as MPEG-4, JPEG 2000 and digital filtering discrete Fourier transform, and has two operations: one is block-wise inverse Jacket matrix (BIJM) for DCT-II, and the other is element-wise inverse Jacket matrix (EIJM) for DFT/HWT. They have similar recursive computational fashion, which mean all of them can be decomposed to Kronecker products of an identity Hadamard matrix and a successively lower order sparse matrix. Based on this trait, we can develop a single chip of fast hybrid algorithm architecture for intelligent mobile handsets.
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.
레이다 시스템의 경우, 타겟의 거리와 속도를 추출하기 위해 FFT (fast Fourier transform) 연산이 필수적으로 요구되며, 실시간 구현을 위해 고속으로 동작하는 FFT 프로세서의 설계가 필요하다. 고속 FFT 프로세서를 위한 하드웨어 구조로 완전 셔플 네트워크 (perfect shuffle network) 구조가 적합하며, 특히 초고속 연산을 위해 radix-4 기반의 이중 완전 셔플 네트워크 (twice perfect shuffle network) 구조가 가장 적절하고 볼 수 있다. 더불어, 다양한 속도 해상도를 요구하는 레이다 응용을 고려할 때, FFT 프로세서는 가변길이 FFT 연산을 지원할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 8~1024 포인트의 가변 길이 연산을 지원하는 이중 완전 셔플 네트워크 기반의 FFT 알고리즘을 제안하였으며, 이의 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 FFT 프로세서는 HDL (hardware description language)을 활용하여 RTL (register transfer level) 설계가 수행되었으며, $0.65{\mu}m$ CMOS 공정을 활용하여 논리 합성한 결과, 총 3,293K개의 논리 게이트로 구현 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD:Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
분 논문에서는 Lohmann 방법과 FFT (fast Fourier transform)를 사용하여 홀로그램을 제작하였다. 먼저 수학적으로 정의되는 물체의 $128{\times}128$로 표본화된 점들에 대한 복소 파면을 FFT 연산으로 구하였다. 그리고 Lohmann의 방법을 사용하여 각각의 표본점에 대한 복소 파면의 진폭과 위상을 홀로그램 정보로 바꾸었다. PC와 레이저 프린터를 용하여 홀로그램 도면을 그렸으며, 그 도면을 사진 축소하여 CGH(computer generated holograms) 필름을 제작하였다. 헬륨-네온 레이저와 역퓨리에 변환 광학계를 사용하여 수학적으로 정의되는 물체의 홀로그램 상을 재생하였다. $32{\times}32$, $64{\times}64$, $128{\times}128$의 표본수, random 위상의 적용 여부, 진폭 절단 및 CGH 필름의 표백 정도에 따라 변화하는 홀로그램 상의 특성을 조사하였다. 이 실험을 통하여 우수한 홀로그램 상을 재생할 수 있는 최적 조건과 홀로그램 상에서 스페클 잡음을 줄일 수 있는 최적 조건을 얻을 수 있었다. 2진 위상 홀로그램을 프로그램하기 위하여 Lohmann의 알고리즘을 MS Visual BASIC 6.0으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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