Ji, Hong-Keun;Cho, Young-Jin;Wang, Guoming;Hwang, Seong-Cheol;Kil, Gyung-Suk
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권4호
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pp.221-224
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2017
This paper dealt with the extraction of series arc signals based on wavelet transform in order to improve the accuracy of arc detection in indoor wiring systems. Three types of arc sources including a cord-cord, a terminal-cord, and an outlet-plug were fabricated to simulate typical arc defects. An arc generator fabricated according to UL 1699 was used to generate arcs. The optimal mother wavelet was selected as bior1.5 by calculating the correlation coefficients between the detected single current pulse and the wavelet. The detected arc current signals were then decomposed into eight levels using the discrete wavelet transform that implements the multi-resolution analysis method. By analyzing the decomposed components, the detail components D6, D7, and D8 were associated with arc signals, which were used for signal reconstruction. From the result, it was verified that the proposed method can be used for the extraction of the series arc signal from the AC mains, which is expected to be applied to further analysis of arc signals in indoor wiring systems.
A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.
Wavelet scheme can be applied to the various remote sensing problems: conventional multi-resolution image analysis, compression of large image sets, fusion of heterogeneous sensor image and segmentation of features. In this study, we attempted wavelet-based filtering and its analysis. Traditionally, statistical methods and adaptive filter are used to manipulate noises in the image processing procedure. While we tried to filter random noise from optical image and radar image using Discrete Wavelet Transform (DW1) and Stationary Wavelet Transform (SW1) and compared with existing methods such as median filter and adaptive filter. In result, SWT preserved boundaries and reduced noises most effectively. If appropriate thresholds are used, wavelet filtering will be applied to detect road boundaries, buildings, cars and other complex features from high-resolution imagery in an urban environment as well as noise filtering
The wavelet transform is the most recent technique for processing signals with time-varying spectra. In this paper, the wavelet transform is utilized to improved the assessment and multi-resolution analysis of acoustic emission signals generating in partial discharge. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals in case of applied voltage 20[kv]. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We applied FIR(Finite Impulse Response)digital filter algorithm in discrete to suppression for random noise. The white noise be included high frequency component denoised as decomposition of discrete wavelet transform level-3. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of acting(the early period, the last period) .
배터리 관리시스템(BMS;battery management system)의 중요 고려요소인 SOC(state-of-charge) 및 SOH(state-of-health)의 전기적 등가회로 모델 기반 고성능 추정의 전제 조건은 배터리 단자전압의 안정된 실험데이터 확보이다. 그러나, 예상치 않은 에러로 인해 배터리 단자전압에 노이즈 성분이 포함될 경우 SOC 및 SOH 추정알고리즘의 성능저하가 우려된다. 이를 위해, 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis) 레벨에 따른 디노이징 최적 성능을 소개하고자 한다. 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법에 따른 디노이징 성능 차이를 보이고, 각 임계화 기법 적용 시 디노이징 최적 성능을 보이는 레벨을 선택한다.
A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which were one of the frequently occurring defects. Multi-resolution analysis(MRA) algorithm were used and evaluated according to both their processing time and detection rate. Standard value for defective inspection was the mean of the non-defect image feature. Similarity was decided via comparing standard value with sample image feature value. Totally, we achieved defective inspection accuracy above 95%.
An economic signal in the real world usually reflects complex phenomena. One may have difficulty both extracting and interpreting information embedded in such a signal. A natural way to reduce complexity is to decompose the original signal into several simple components, and then analyze each component. Spectral analysis (Priestley, 1981) provides a tool to analyze such signals under the assumption that the time series is stationary. However when the signal is subject to non-stationary and nonlinear characteristics such as amplitude and frequency modulation along time scale, spectral analysis is not suitable. Huang et al. (1998b, 1999) proposed a data-adaptive decomposition method called empirical mode decomposition and then applied Hilbert spectral analysis to decomposed signals called intrinsic mode function. Huang et al. (1998b, 1999) named this two step procedure the Hilbert-Huang transform(HHT). Because of its robustness in the presence of nonlinearity and non-stationarity, HHT has been used in various fields. In this paper, we discuss the applications of the HHT and demonstrate its promising potential for non-stationary financial time series data provided through a Korean stock price index.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인별로 순차적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이블릿 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송 시 대역별 영상의 우선순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
Ultrasonic pulse echo method comes to be difficult to apply to the multi-layered structure with very thin layer, because the echoes from the top and the bottom of the layer are overlapped. Conventionally method, deconvolution technique has been used for the decomposition of overlapped UT signals, however it has disabilities when the waveform of the transmitted signal is distorted according to the propagation. In this paper, the wavelet transform based deconvolution (WTBD) technique is proposed as a new signal processing method that can decompose the overlapped echo signals in A-Scan signal with superior performances compared to the conventional deconvolution technique. Performances of the proposed method are shown by through computer simulations using model signal with noise and are demonstrated by through experiments for the fabricated acryl rod with a thin steel plate bonded to it.
다중-레벨은 영상의 모든 레벨에서 서로 다른 영상으로 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문은 다양한 컬러 영상의 표현에서 워터마크의 강인성와 무감지성을 보장하기 위해서 컬러 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환하고, 다중-레벨의 Y-요소에 대해 저해상도로부터 전체 해상도로 대역 확산하는 다중-레벨 데이터 은닉을 위한 디지털 워터마킹 내장 기법을 제안한다. 컬러 신호에서 Y-신호와 저해상도의 워터마크 내장은 시각적으로 드러날 위험은 크지만 다양한 컬러와 영상의 변형에서 워터마크의 강인성을 보장할 수 있다. 실험 결과, 워터마크가 내장된 웨이브릿 압축 영상에서 워터마크의 강인성과 무감지성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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