2-D wavelet analysis is applied to bathymetric data from the KR1 area of Korea Deepsea Mining Area. The wavelet analysis is one of the quantitative methods to analyze the topography. The wavelet allows us to create filters to select for topography in a continuous variety of shapes, sizes, and orientation. The 2-D Linear B-spline filter, 100 BS and 100 NF, is convolved with bathymetric data to identify the location of abyssal hills and abyssal troughs in bathymetry. In addition, the 2-D derivative of Cubic B-spline filter, 60 BS and 60 NF, is applied to bathymetric data to find the slope of abyssal hill in bathymetry. These filters were rotated $5^{\circ}$ counterclockwise from NS to match the dominant orientation of seafloor lineament. Both filters result in good match with abyssal hills, troughs, and slopes. This method can apply to fault, fold, and other lineament structures description with variable size. The result of application shows that wavelet analysis of bathymetric data could be used with fundamental data of geophysical analysis.
In this paper, a MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain is proposed for restoring an ultrasonic images corrupted by speckle noise. In order to remove effectively the speckle noise which is a kind of multiplicative noise, speckle noise is transformed into a form of additive noise and then the additive noise is denoised through the MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain. The proposed method shows much higher quality in terms of ISNR and subject quality.
UFMC(Universal Filtered Multi Carrier)는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Modulation)보다 비동기적인 상황과 ICI(Inter Carrier Interference)에 강한 장점으로 5G 무선통신 시스템의 후보로 주목 받고 있다. UFMC 시스템에서는 부밴드 마다 필터링을 하기 때문에 필터의 성능이 매우 중요하다. 기존 UFMC 시스템의 필터는 대역외 방사가 작다는 장점으로 필터를 사용해 왔다. 그러나 이 필터는 부밴드 내의 왜곡이 있고 스커트 특성이 좋지 않다. 따라서 부밴드 내의 왜곡을 줄일 수 있으며 스커트 특성이 뛰어난 새로운 형태의 UFMC 필터에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 UFMC 시스템에서 필터의 주파수 응답 형태가 미치는 영향을 분석하고 기존 시스템에서 사용되어 왔던 Dolph-ChebyShev 필터를 대체할 필터로 Wavelet 기반의 필터를 제시한다. 모의실험을 통해 wavelet 필터가 기존의 필터 보다 다중 경로 페이딩 채널에서 더 나은 BER(Bit Error Rate)성능을 보임을 확인 하였다.
Long-term forecasting of seasonal time series is critical in many applications such as planning business strategies and resolving possible problems of a business company. Unlike the traditional approach that depends solely on dynamic models, Li and Hinich (2002) introduced a combination of stochastic dynamic modeling with filter bank approach for forecasting seasonal patterns using highly coherent(High-C) waveforms. We modify the filter selection and forecasting procedure on wavelet domain to be more feasible and compare the resulting predictor with one that obtained from the wavelet variance estimation method. An improvement over other seasonal pattern extraction and forecasting methods based on such as wavelet scalogram, Holt-Winters, and seasonal autoregressive integrated moving average(SARIMA) is shown in terms of the prediction error. The performance of the proposed method is illustrated by a simulation study and an application to the real stock price data.
The impulse noise is very common and typical noise in the digital image. Many methods are invented in order to remove the impulse noise since the development of Digital Image Processing. For example, the median filter has been used for removing the impulse noise. In this paper, we try to remove the impulse noise using wavelet transformation in the wavelet-transformed detail areas. We also compare the algorithm with median filter with the visual and numerical methods. The result using the algorithm in this paper was much better than the median filter in both removing the noise and keeping the edges. The proposed algorithm needs more calculating time but has more advantages than the median filter has.
This paper describes an algorithm that reduces computational requirement of the Kalman filter and estimates the signal efficiently. The reference signals are mapped onto the orthogonal wavelet transform domain so that the eigenvalue spread of its autocorrelation matrix could be smaller than that in the time domain. In the wavelet transform domain the autocorrelation matrix is nearly diagonal. Therefore, the transformed signal can be decomposed each orthogonal elements. The Kalman filter can be applied to each orthogonal elements and computational requirement is reduced. The possibility of applying the parallel Kalman filter was verified through the theory and simulation. The eigenvalue spread in the wavelet transform domain is smaller 8.35 times than that in the time domain and the computational requirement is reduced from 1.4 times to 2. 93 times than that of the conventional Kalman filter.
A purpose of developing a sound source tracking system in this paper is to reduce the noise efficiently from the received signal by microphone array and measure the signal's time delay between the microphones. I have applied the wavelet analysis algorithm to the system and calculated the sound source's relative position For the performance evaluation, I have compared with the results of utilizing the digital filtering methods based on the FIR LPF using Kaiser window function and the inverse Chebyshev IIR LPF. As a result, I have confirmed the fact that 'time-scale' filter using inverse discrete wavelet transform was suitable for this system.
스트레스 심전계에서 발생되는 근잡음을 제거하기 위하여 wavelet interpolation filter(WIF)를 설계하였다. WIF는 크게 웨이브렛 변환부와 보간법 적용부로 구성되어 있다. 웨이브렛 변환부는 Haar 웨이브렛을 이용하였으며 심전도 저주파 영역과 고주파 영역으로 분할하는 과정이다. 보간법 적용부에서는 분할되어진 신호 중 A3을 선택하여 신호의 재생 성능을 향상시키기 위하여 보간법을 적용하였다. WIF의 성능을 평가하기 위해서 신호대 잡음비, 재생신호 자승오차 및 표준편차의 파라미터를 이용하였다. 본 실험에서는 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스, European ST-T 데이터베이스 및 삼각파형을 이용하여 성능 파라미터를 측정하였다. 결과적으로 WIF는 성능 파라미터에서 기존에 많이 사용되고 있는 평균값 필터, 중간값 필터 및 hard thresholding 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.
Images are unavoidably contaminated with different types of noise during the processes of image acquisition and transmission. The main forms of noise are impulse noise (is also called salt and pepper noise) and Gaussian noise. In this paper, an effective method of removing mixed noise from images is proposed. In general, different types of denoising methods are designed for different types of noise; for example, the median filter displays good performance in removing impulse noise, and the wavelet denoising algorithm displays good performance in removing Gaussian noise. However, images are affected by more than one type of noise in many cases. To reduce both impulse noise and Gaussian noise, this paper proposes a denoising method that combines adaptive median filtering (AMF) based on impulse noise detection with the wavelet threshold denoising method based on a Gaussian mixture model (GMM). The simulation results show that the proposed method achieves much better denoising performance than the median filter or the wavelet denoising method for images contaminated with mixed noise.
This paper deals with the detection, feature extraction and classification of surface defects in cold rolled strips. Inspection systems are one of the most important fields in factory automation. Defects such as slipmark and dullmark can be effectively detected with a Gaussian matched filter because their shapes are similar to Gaussian. It is justified that the proposed WF(Wavelet Frame) method could be regarded as multiscale Gaussian matched filter which can be applied to the inspection of cold rolled strip. After a wavelet frame transform, the entropies and moments are computed for each subband which pass through both local low pass filter and nonlinear operator. With these features as input, a MLP(Multi Layer Perceptron) is used as a classifier. The proposed inspection method was applied to the real images with defects, and hence showed good performance. The role of each extracted feature is analyzed by KLT(Karhunen-Loeve Transform).
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.