• 제목/요약/키워드: Singular Value Decomposition(SVD)

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SAR에 적용된 SVD-Pseudo Spectrum 기술 (SAR Image Processing Using SVD-Pseudo Spectrum Technique)

  • 김빈희;공승현
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권3호
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    • pp.212-218
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    • 2013
  • 본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.

SVD(Singular Value Decomposition)을 이용한 간편한 잡음 제거법 (A Simple Noise Reduction Method using SVD(Singular Value Decomposition))

  • 신기홍
    • 한국정밀공학회지
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    • 제16권2호통권95호
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    • pp.116-122
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    • 1999
  • 저차 동적계(특히 카오스계)에서 측정한 시계열의 잡음을 제거하기 위해서 SVD(Singular Value Decomposotion)을 이용한 새로운 간편하고 매우 효과적인 새로운 잡음 제거법이 소개되었다. 이 방법은 위상궤적(phase portraint)을 재구성하는데 중점을 두었으며, 궤적행렬(trajectory matrix)을 구성하는데 그 기본을 두었다. 이 궤적행렬에 SVD를 반복적으로 사용하여 신호와 잡음을 분리하였다. 이 방법은 Duffing계에서 측정한 잡음이 섞인 카오스 신호에 적용되었으며, 또한 실험에 의한 진폭변조된 신호에도 적용되었다.

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SVD를 이용한 다중 채널상에서의 음재생을 위한 역변환 필터의 구현 (An Implementation of Inverse Filter Using SVD for Multi-channel Sound Reproduction)

  • 이상권;노경래
    • 한국음향학회지
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    • 제20권8호
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    • pp.3-11
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    • 2001
  • 본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.

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Review on Digital Image Watermarking Based on Singular Value Decomposition

  • Wang, Chengyou;Zhang, Yunpeng;Zhou, Xiao
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제13권6호
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    • pp.1585-1601
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    • 2017
  • With the rapid development of computer technologies, a number of image modification methods have emerged, which have great impacts on the security of image information. Therefore, it is necessary to protect the integrity and authenticity of digital images, and digital watermarking technique consequently becomes a research hotspot. An effort is made to survey and analyze advancements of image watermarking algorithms based on singular value decomposition (SVD) in recent years. In the first part, an overview of watermarking techniques is presented and then mathematical theory of SVD is given. Besides, SVD watermarking model, features, and evaluation indexes are demonstrated. Various SVD-based watermarking algorithms, as well as hybrid watermarking algorithms based on SVD and other transforms for copyright protection, tamper detection, location, and recovery are reviewed in the last part.

Image Global K-SVD Variational Denoising Method Based on Wavelet Transform

  • Chang Wang;Wen Zhang
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제19권3호
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    • pp.275-288
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    • 2023
  • Many image edge details are easily lost in the image denoising process, and the smooth image regions are prone to produce jagged. In this paper, we propose a wavelet-based image global k- singular value decomposition variational method to remove image noise. A layer of wavelet decomposition is applied to the noisy image first. Then, the image global k-singular value decomposition (IGK-SVD) method is used to remove the random noise of low-frequency components. Furthermore, a constructed variational denoising method (VDM) removes the random noise in the high-frequency component. Finally, the denoised image is obtained by wavelet reconstruction. The experimental results show that the proposed method's peak signal-to-noise ratio (PSNR) value is higher than other methods, and its structural similarity (SSIM) value is closer to one, indicating that the proposed method can effectively suppress image noise while retaining more image edge details. The denoised image has better denoising effects.

DWT/RDWT/SVD에 기반한 특이벡터를 사용한 블라인드 워터마킹 방안 (A Blind Watermarking Scheme Using Singular Vector Based On DWT/RDWT/SVD)

  • 융 녹 투이 덩;손원
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.149-156
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    • 2016
  • 우리는 컨텐츠 복제방지를 위하여 기존의 SVD와 DWT/RDWT를 결합한 워터마킹 시스템에 특이벡터를 추가로 사용하는 방안을 제안하였다. 우리는 SVD를 사용하는 워터마킹 시스템에 존재하는 오류긍정문제(false-positive problem)를 극복하기 위하여 기존의 SVD기반 알고리즘과 같이 특이값에 워트마크를 임베딩할 뿐만 아니라, 커버이미지의 첫 번째 좌/우 특이벡터를 워터마크 이미지의 첫번째 좌/우 특이벡터와 교체하였다. 제안 방안은 오류긍정문제 (false-positive problem)가 발생하지 않는 워터마킹 시스템을 구현할 수 있었으며, 기존의 오류긍정문제가 없는 시스템과 비교하여 우수한 충실성과 강인성을 보여 주었을 뿐만 아니라, 오류긍정문제가 발생하는 시스템에 비해서도 크게 성능차이가 나지 않음을 보여 주었다.

펄스응답 순환행렬의 특이치 분해를 이용한 강인한 차수감소 모델예측제어기의 설계 (Design of Robust Reduced-Order Model Predictive Control using Singular Value Decomposition of Pulse Response Circulant Matrix)

  • 김상훈;문혜진;이광순
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.413-419
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    • 1998
  • A novel order-reduction technique for model predictive control(MPC) is proposed based on the singular value decomposition(SVD) of a pulse response circulant matrix(PRCM) of a concerned system. It is first investigated that the PRCM (in the limit) contains a complete information of the frequency response of a system and its SVD decomposes the information into the respective principal directions at each frequency. This enables us to isolate the significant modes of the system and to devise the proposed order-reduction technique. Though the primary purpose of the proposed technique is to diminish the required computation in MPC, the clear frequency decomposition of the SVD of the PRCM also enables us to improve the robustness through selective excitation of frequency modes. Performance of the proposed technique is illustrated through two numerical examples.

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발전기 탈락 시 Wavelet Transform과 Singular Value Decomposition을 이용한 특성 분석 (Effect Analysis of Generator Dropping Using Wavelet Singular Value Decomposition)

  • 노철호;김원기;한준;김철환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.49-50
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    • 2011
  • 본 논문에서는 WT(Wavelet Transform)와 SVD(Singular Value Decomposition)를 함께 사용한 WSVD(Wavelet Singular Value Decomposition)를 이용하여 발전기 탈락 시의 전압 변동 특성을 분석하였다. WSVD 특성 분석을 위해 부산 지역의 345kV급 송전계통을 EMTP-RV로 모델링하였으며, 이 계통모델에서 발전기 탈락을 모의하였다. MATLAB을 통해 이 때 측정된 전압의 WSVD를 계산하여 발전기 탈락에 따른 특성을 분석하였다.

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Suppression of IEEE 802.11a Interference in TH-UWB Systems Using Singular Value Decomposition in Wireless Multipath Channels

  • Xu, Shaoyi;Kwak, Kyung-Sup
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제10권1호
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    • pp.63-70
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    • 2008
  • Narrow-band interference (NBI) from the coexisting narrow-band services affects the performance of ultra wideband (UWB) systems considerably due to the high power of these narrow-band signals with respect to the UWB signals. Specifically, IEEE 802.11a systems which operate around 5 GHz and overlap the band of UWB signals may interfere with UWB systems significantly. In this paper, we suggest a novel NBI suppression technique based on singular value decomposition (SVD) algorithm in time hopping UWB (TH-UWB) systems. SVD is used to approximate the interference which then is subtracted from the received signals. The algorithm precision and closed-form bit error rate (BER) expression are derived in the wireless multipath channel. Comparing with the conventional suppression methods such as a notch filter and a RAKE receiver, the proposed method is simple and robust and especially suitable for UWB systems.

Pseudo Jacket 행렬을 이용한 MIMO SVD Channel (Pseudo Jacket Matrix and Its MIMO SVD Channel)

  • 양재승;김정수;이문호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.39-49
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    • 2015
  • Jacket Matrices: Construction and Its Application for Fast Cooperative Wireless signal Processing[27]에 소개된 Jacket 행렬로부터 일반화된 의사 Jacket 행렬에 대한 특성과 생성에 관한 정리가 발표됐다. 본 논문에서는 MIMO 채널과 같이 $2{\times}4$, $3{\times}6$ 같은 비정방 행렬에서의 의사 Jacket 역행렬에 대한 예제를 제안했다. 또한 의사 MIMO 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition) channel을 추론하여 적용하였으며 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 SVD를 활용하는데 적용하였다. 이것은 MIMO 채널 및 고유값 분해 (EVD, Eigen Value decomposition) 등에 사용할 수 있다.