Recently, image and voice processing part is using wavelet transform. We propose thining algorithm using wavelet tranform. Wavelet transform consists of low frequency and high frequency in the spatial and frequency domain. After the wavelet decomposition, more than 90 percents of energy are contained in lowest frequency band. Therefor, for images with large difference of gray value between foreground and background like character images, we can more accurately in the lowest frequency band. Lowest frequency band has wavelet transform significant coefficient(WTS) that is required for the thinning algorithm we proposed Paper [3][5][7][8] can not separate consonants and vowels of korean characters. Becuase korean characters have structural feature. This paper can separate consonants and vowels. Simulation executed low frequency image and data compression can reduce 1/4$^{n}$ with level n. we can redcue time complexity 3/8.
The existing methods for detection of fire smoke in a video easily lead to misjudgment of cloud, fog and moving distractors, such as a moving person, a moving vehicle and other non-smoke moving objects. Therefore, an algorithm for detection of fire smoke in a video based on wavelet energy slope fitting is proposed in this paper. The change in wavelet energy of the moving target foreground is used as the basis, and a time window of 40 continuous frames is set to fit the wavelet energy slope of the suspected area in every 20 frames, thus establishing a wavelet-energy-based smoke judgment criterion. The experimental data show that the algorithm described in this paper not only can detect smoke more quickly and more accurately, but also can effectively avoid the distraction of cloud, fog and moving object and prevent false alarm.
Better fundamental understanding of the interactions between the in-cylinder flows and combustion process is an important requirement for further improvement in the fuel economy and emissions of internal combustion(IC) engines. Flow near a spark plug at the time of ignition plays an important role for early flame kernel development(EFKD). Velocity data measurements in this study were made with a two-component laser Doppler velocimetry(LDV) near a spark plug in a single cylinder optical spark ignition(SI) engine with a heart-shaped combustion chamber. LDV velocity data were collected on an individual cycle basis under wide-open motored conditions with an engine speed of 1,000rpm. This study examines and compares the flow fields as interpreted through ensemble, cyclic and discrete wavelet transformation(DWT) analysis. The energy distributions in the non-stationary engine flows are also investigated over crank angle phase and frequency through continuous wavelet transformation(CWT) for a position near a spark plug. Wavelet analysis is appropriate for analyzing the flow fields in engines because it gives information about the transient events in a time and frequency plane. The results of CWT analysis are provided and compared with the mean flows of DWT first decomposition level for all cycles at a position. Low frequency high energy found with CWT corresponds well with the peak locations of the mean velocity. The high frequency flows caused by the intake jet gradually decay as the piston approaches the bottom dead center(BDC).
Induction motors' faults detection is almost a popular topic among researchers. Monitoring the output of motors is a key factor in detecting these faults. (Short-time) Fourier, (continuous, discrete) wavelet, and extended Park vector transformations are among the methods for fault detection. One major deficiency of these methods is not being able to detect the severity of faults that carry low energy information, e.g. in ball bearing system failure, there is absolutely no way to detect the severity of fault using Fourier or wavelet transformations. In this paper, the authors have applied the Discrete Wavelet Transform (DWT) frequency-domain analysis to detect bearing faults in an induction motor. In other words, in discrete transform which the output signal is decomposed in several steps and frequency resolution increases considerably, the frequency-band analysis is performed and it will be verified that first of all, fault sidebands become more recognizable for detection in higher levels of decomposition, and secondly, the inner race bearing faults turn out easier in these levels; and all these matter because of eliminating the not-required high energy components in lower levels of decomposing.
Kaloop, Mosbeh R.;Son, Hong Min;Sim, Hyoung-Bo;Kim, Dongwook;Hu, Jong Wan
Structural Engineering and Mechanics
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제74권2호
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pp.201-214
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2020
This study aims at evaluating composite moment frame structures (CFS) using wavelet analysis of the displacement behavior of these structures. Five seismic damage mitigation systems' models of 9-story CFS are examined namely, basic (Model 1), reinforced (Model 2), buckling restrained braced (BRB) (Model 3), lead rubber bearing (LRB) (Model 4), and composite (Model 5) moment frames. A novel integration between continuous and discrete wavelet transforms is designed to estimate the wavelet power energy and variance of measurements' behaviors. The behaviors of the designed models are evaluated under influence of four seismic loads to study the dynamic performance of CFS in the frequency domain. The results show the behaviors of models 3 and 5 are lower than other models in terms of displacement and frequency performances. Model 3 has been shown lower performances in terms of energy and variance wavelets along the monitoring time; therefore, Model 3 demonstrates superior performance and low probability of failure under seismic loads. Furthermore, the wavelet variance analysis is shown a powerful tool that can be used to assess the CFS under seismic hazards.
In this study, information compression based on the wavelet technique is described. The principle of signal or image compression is performed by optimization of quantization, that is the bit allocation taking advantage of their energy concentration in low frequency components. The wavelet transform is one of frequency decomposition, such as the discrete cosine transform or sub-band filtering, and it is also implemented as a filter bank. Wavelet transform with use of spatially localized basis function can reduce several drawbacks in conventional methods. The benifit of wavelet based compression method is described as comparing the transform method to another ones.
Song Huang;Yu Song;Junlian Yin;Rui Xu;Dezhong Wang
Nuclear Engineering and Technology
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제55권4호
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pp.1310-1323
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2023
A reactor coolant pump (RCP) is essential for transporting coolant in the primary loop of pressurized water reactors. In the advanced passive reactor, the absence of a long pipeline between the steam generator and RCP serves as a transition section, resulting in a non-uniform flow field at the pump inlet. Therefore, the characteristics of the pump should be investigated under non-uniform flow to determine its influence on the pump. In this study, the pressure pulsation characteristics were examined in the time and frequency domains, and the sources of low-frequency and high-amplitude signals were analyzed using wavelet coherence analysis and numerical simulation. From computational fluid dynamics (CFD) results, non-uniform inflow has a great effect on the flow structures in the pump's inlet. The pressure pulsation in the pump at the rated flow increased by 78-128.7% under the non-uniform inflow condition in comparison with that observed under the uniform inflow condition. Furthermore, a low-frequency signal with a high amplitude was observed, whose energy increased significantly under non-uniform flow. The wavelet coherence and CFD analysis verified that the source of this signal was the low-frequency pulsating vortex under the steam generator.
본 논문에서는 웨이블렛 변환에 의해서 얻어진 고주파 대역에 웨이블렛 변환을 반복 적용하면 분해된 대역들이 필터링 방향에 따라서 대역 내의 웨이블렛 계수의 자승합으로 정의되는 에너지량을 다르게 갖는 특성을 이용하여 영상을 압축 부호화한다. 2차원 영상에 웨이블렛 변환을 적용하면 하나의 저해상도 영상과 세 개의 고주파 대역을 얻을 수 있다. 원영상에 포함되어 있는 고주파 성분은 웨이블렛 변환에 의해서 수평 방향, 수직 방향, 대각 방향의 윤곽선 형태로 세 개의 고주파 대역에 나뉘어서 존재하게 된다. 이러한 세 개의 고주파 대역에 다시 웨이블렛 변환을 적용하면, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 저역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 크게 나타나지만, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 고역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 적게 나타난다. 그러므로, 효율적인 압축을 위하여 에너지량이 적은 대역들을 부호화 과정에서 제외하며 제외되지 않은 나머지 대역들은 대역에 따라 DPCM 또는 임계값을 이용하여 양자화한 후에 엔트로피 부호화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축률과 화질면에서 기존의 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 이용한 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 제시하였다.
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.
Mehdizadeh, Sina;Yazdchi, Mohammadreza;Niroomand, Mehdi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1487-1496
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2013
In this paper, a novel algorithm for PD localization in power transformers based on wavelet de-noising technique and energy criterion is proposed. Partial discharge is one of the main failures in power transformers. The localization of which could be very useful for maintenance systems. Acoustic signals due to a PD event are transient, irregular and non-repetitive. So wavelet transform is an efficient tool for this signal processing problem that gives a time-frequency demonstration. First, different wavelet based de-noising methods are analyzed. Then, a reasonable structure for threshold value determining and applying manner on signals is presented. Evaluated errors are good evidences for choices. Next, applying the elimination low energy frequency bands is discussed and developed as a de-noising method. Time differences between signals are used for PD localization. Different ways in time arrival detection are introduced and a novel approach in energy criterion method is presented. At the end, the quality of algorithm is verified through the different assays in lab.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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