WPM(Wavelet Packet Modulation)은 고속 전송에 적합한 다중 반송파 전송방식으로 여러 필터의 조합으로 유연한 시스템을 구현할 수 있는 장점이 있다. WPM과 같은 다중 반송파 시스템에서 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio)은 가장 큰 문제점중 하나이다. 본 논문에서는 WPM 시스템의 필터 계수를 조정 하는 방법으로 최소 PAPR을 갖는 WPM 시스템을 제안한다. 우선 PR(Perfect Reconstruction)을 만족하는 필터 계수의 방정식을 구하여 그 방정식을 이용하여 PAPR이 가장 낮게 나올 수 있는 필터계수를 선택한다. 이 필터 계수를 이용하여 최소 PAPR을 갖는 WPM 시스템을 구현하고 모의실험을 통하여 성능 비교를 하였다.
This paper describes shock waveform synthesis methods for a shock response spectnlm over a short time interval with which intereference between parts within a test item is increased to perform a sufficient shock test for damage or malfunction which may be caused by the interference between parts, and a digital filter for obtaining a shock response history required for the shock waveform synthesis and a digital inverse filter for restoration by inversely using the digital filter. The time at which the maximax value occurs in the response history is detected in order to establish a delay time which is one of the parameters in the wavelet, on the condition that the natural frequency of SDOF system with a Q (quality factor) of 10 equals to the wavelet frequency of the zero delay wavelet input. A shock response spectrum over a short time interval and an abrupt change in the acceleration for an instant are illustrated as features of the synthesized waveform.
웨이블릿 영역은 일반적으로 신호 성분을 많이 포함하는 큰 계수와 신호 성분이 작은 크기의 계수로 나누어 질 수 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 통계적 특성을 가우스 혼합 모델로 설정하고, 잡음 제거에 응용하는 것은 효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 혼합 모델링을 이용하여 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 적절한 문턱값을 이용하여 웨이블릿 계수를 두영역으로 분리하여 이진 마스크를 생성하고, 생성된 마스크의 정보는 잡음 제거에 효율적으로 사용된다 또한 생성된 마스크의 정보를 형태학적 필터를 이용하여 보다 정확히 추정하고 이를 이용하여 제안한 잡음 제거 방법의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통하여 제안 방법이 최신 잡음 제거 방법보다 우수한 PSNR을 나타낸다는 것을 보여 준다.
Moghaddam, Amir Bazrafshan;Bagheripour, Mohammad H.
Earthquakes and Structures
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제3권6호
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pp.839-852
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2012
Earthquake records are often analyzed in various earthquake engineering problems, making time-frequency analysis for such records of primary concern. The best tool for such analysis appears to be based on wavelet functions; selection of which is not an easy task and is commonly carried through trial and error process. Furthermore, often a particular wavelet is adopted for analysis of various earthquakes irrespective of record's prime characteristics, e.g. wave's magnitude. A wavelet constructed based on records' characteristics may yield a more accurate solution and more efficient solution procedure in time-frequency analysis. In this study, a low-pass reconstruction filter is obtained for each earthquake record based on multi-resolution decomposition technique; the filter is then assigned to be the normalized version of the last approximation component with respect to its magnitude. The scaling and wavelet functions are computed using two-scale relations. The calculated wavelets are highly efficient in decomposing the original records as compared to other commonly used wavelets such as Daubechies2 wavelet. The method is further advantageous since it enables one to decompose the original record in such a way that a clear time-frequency resolution is obtained.
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) .
두 개의 웨이브렛이 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하도록 설계될 때, 동시에 사용된 웨이브렛 변환 쌍은 펄스와 같은 광대역 신호의 검출과 동일한 대역폭에서 비트 전송율을 증가시키는 분야 등에서 기존의 DWT(discrete wavelet transform)에 비해 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하는 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 설계하였으며, 설계과정에서 두 개의 필터가 힐버트 변환 관계를 형성하도록 절단된 계수 벡터를 갖는 플래트 딜레이 필터를 사용하였다.
A high speed digital distance relaying algorithm based on a Wavelet Transformation is proposed. To obtain stable phasor values very quickly, first, a lowpass filter which has low cutoff frequency is used. Secondly, db2(Daubechies 2) Wavelet which has the data window of 4 samples is used. A FIR filter which removes the DC-offset component in current relaying signals is applied. In accordance with a series of tests, the operation time of the relaying algorithm is less than 3/4 cycles after faults in a 80 [km], 154[kV], 60[Hz] over-head transmission line system.
Wavelet transform is widely used for high compression ratio image compression. It requeires a large memory when it is implemented by a hardware. Therefore, it is efficient to divide the entire image into blocks. Because the wavelet transform for divided blocks causes losses, pixels of the adjacent blocks are used. In the case of color image compression, the image is decomposed into brightness and color components, and then color components are downsampled. When the wavelet transform is performed by using pixels of adjacentblocks, the number of necessary pixels are doubled due to downsampling of color components. In this paper, we propose an efficient block wavelet transform using variablefilter length for brightness and color components. By using the proposed method, the number of pixels of adjacent blocks is optimized. We show the degradation of image quality due to the reduction of filter length for color components is negligible through simulations.
본 논문에서는 일반 영상의 가우시안 잡음 제거에 유용한 Non-Local Means 필터를 이용하여 웨이블렛 도메인 상에서 SAR 영상의 스펙클 잡음제거 방법을 제안하고자 한다. 먼저 승법 잡음인 스펙클 잡음을 로그를 취해 가법 잡음으로 변환한 후 웨이블렛 분해하고 고주파 혹은 저주파 서브밴드에 따라 Non-Local Means 필터와 웨이블렛 임계값 처리(wavelet thresholding)를 선택적으로 적용하고 지수형태를 취해 원영상으로 복원함으로서 잡음을 제거한다. 또한, Non-Local Means 필터의 단점인 수행시간을 단축시키기 위해 통계적 t-검정을 이용하여 개선하고자 한다. 영상실험을 통한 성능평가 결과 제안된 필터는 정성적인 비교와 PSNR과 DSSIM을 통한 정량적인 비교 모두 기존의 필터보다 우수한 성능을 보였다. 통계적 t-검정을 이용해 개선된 방법은 빠른 계산 속도와 더 나은 성능을 나타냈다.
디지털 방사선 영상은 첨가되는 잡음에 의해 영상이 흐려지고, 시스템 특성에 의해 왜곡된 영상을 얻게 된다. 이런 현상들은 보고자하는 영상의 본질을 보기 어렵게 한다. 왜곡된 영상을 복구하기 위해 웨이블릿 영역에서 다해상도 위너필터를 적용하였다. 다해상도 위너필터는 시스템 임펄스 응답과 잡음에 의해 변형된 프랙탈 신호의 복원을 위하여 Chen이 최초로 제안하였다. 본 논문에서는 Chen이 제안한 다해상도 위너필터를 2차원 영상 데이터에 대하여 적용하였다. 다해상도 위너필터와 다른 방법의 성능을 비교하기 위하여, 두 종류의 웨이블릿 필터들에 대하여 시스템 임펄스 응답과 잡음 전력의 특성에 따라 실험을 하였다. 첨가된 잡음 전력이 20-32 dB 일 때, 본 논문에서 제안한 방법의 신호 대 잡음비는 기존의 위너필터에 비해 0.5-2.0 dB 더 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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