This paper proposes and adaptive nonlinear equalizer based on Volterra Series along with M-band wavelet transform(M-DWT). The proposed wavelet transform-domain approach leads to diagonalization of the input vector auto-correlation matrix, which yields clustering its eigenvalue spread around one, and improving the convergence rate of the corresponding transform-domain LMS algorithm. In particular, the proposed adaptive Volterra equalizer is employed to compensate for the output distortion produced by a weakly nonlinear system. Finally, some simulation results obtained by using a TWT amplifier model are provide to demonstrated the converging performance of the proposed approach.
The fast implementation algorithm of M-band discrete wavelet transform is propsed using the factorization of lossless matrix when the length of discrete orthogonal wavelet bases equals to 2M. In computational complexity when direct filtering method is employed, the number of multiplicationand addition is (2M$^{2}$) and (2M$^{2}$ -M), respectively. But by proposed algorithm, it can be reduced to (M$^{2}$+M) and (M$^{2}$+2M-1), respectively. and it is possible to reduce the compuatational complexity further when unitary matrix employed to design the discrete or thogonal wavelet basis has the fast algorithm.
In this paper, we used Wavelet Transform to analyze EMG signals. Wavelet transform has an advantage of dividing the nonstationary signals into the high frequency and low frequency band effectively. For determining the characterized value of EMG signals, it was wavelet-transformed, absoluted, and integral-calculated. As the result, we acquired characterized value of each signals, and acknowledged the differences among them. It was concluded that the results of this study using wavelet transform could be used to powerful tool or analysis of EMG signals.
고효율 변조기법 (16 QAM or 64QAM)이 비선형 고전력 증폭기 (High-Power Amplifier; HPA)를 사용하는 통신시스템에 적용되었을 때 비선형 왜곡에 의해 성능저하가 발생할 수 있다. 이런 비선형 왜곡은 수신부에서 복잡도가 낮은 LMS 알고리즘을 적용한 적응적 비선형 Volterra 등화기를 사용하여 보상할 수 있지만, 매우 느린 수렴 속도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 수렴 속도를 향상시키기 위한 병렬 M대역 이산 웨이블릿 변환영역 LMS (Parallel M-band Discrete Wavelet Transform Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 시간 영역 LMS 알고리즘과 변환 영역 LMS 알고리즘들에 비해 수렴 속도가 우수함을 보여준다.
유한길이를 가지는 영상 신호를 M-대역 직교 웨이브렛 변환을 이용하여 분해하고 이를 다시 합성하는 경우 원신호와 분해된 신호가 같은 차원을 가지는 조건하에서 영상의 경계영역 신호는 완전히 재생되지 않는다. 그러므로 경계영역 신호를 완전히 재생하기 위해서는 경계 영역에는 새로운 형태의 필터뱅크나 기법을 적용하여야 한다. 여기서는 파라유니터리 행렬로부터 경계 영역을 완전히 재생할 수 있는 행렬을 유도한 후 이를 특이치 분해함으로써 경계필터뱅크를 설계하는 방법을 제안하였다. 또한 설계된 경계필터뱅크를 부대역 부호화에 적용하는 경우 부호화 성능을 최적화하기 위한 방법에 대하여도 논하였다. 제안된 방법으로 설계된 경계 필터를 부대역 부호화에 적용한 결과 반사기법에 비하여 같은 PSNR에서 약 7%의 전송률의 개선을 보였다.
In many practical engineering design problems, there are some design and manufacturing considerations that are difficult or infeasible to express in terms of an objective function or a constraint. In this situation, a set of optimal candidate designs having different topological complexities, not just a single optimal design, is preferred. To generate systematically such design candidates, we propose a hierarchical multiscale design resolution control scheme. In order to adjust its topological complexity by choosing a different starting resolution level in the hierarchical design space, we propose to employ a general M-band wavelet transform in transforming the original design space into the multiscale design space.
Many recent events, such as terrorist attacks, exposed defects in most sophisticated security systems. Therefore, it is necessary to improve security data systems based on the body or behavioral characteristics, often called biometrics. Together with the growing interest in the development of human and computer interface and biometric identification, human face recognition has become an active research area. Face recognition appears to offer several advantages over other biometric methods. Nowadays, Principal Component Analysis (PCA) has been widely adopted for the face recognition algorithm. Yet still, PCA has limitations such as poor discriminatory power and large computational load. This paper proposes a novel algorithm for face recognition using a mid band frequency component of partial information which is used for PCA representation. Because the human face has even symmetry, half of a face is sufficient for face recognition. This partial information saves storage and computation time. In comparison with the traditional use of PCA, the proposed method gives better recognition accuracy and discriminatory power. Furthermore, the proposed method reduces the computational load and storage significantly.
In this paper, we address a new time delay estimation method using third-order statistics and subband adaptive filtering to improve the accuracy of target detection for acoustic backscattered signals in a noise interference environment. Each reference and primary signals are decorrelated using the multiresolution analysis framework through a M-band discrete wavelet transform(M-DWT). Then noise effect can be reduced. Here, time delays are estimated iteratively in each subband using two different adaptation mechanisms that minimize the mean squared error (MSE) between the references and primary signal. More specifically, third-order cumulants and projection cross-correlation(PCC) criterion are utilized to achieve an effective SNR improvement for the time delay estimation.
텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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