본 논문에서는 함정의 주요 식별인자인 천이소음을 측정하기 위하여 웨이브렛 패킷을 이용한 수중 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 함정 천이소음은 해양환경 특성상 낮은 신호대 잡음비를 가지므로, 개별센서로 측정하기 위해서는 잡음 제거가 필수적으로 요구된다. 배경잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 임계치를 각 노드에 일괄적으로 적용하는 기존의 잡음제거 방법은 다양한 외부 잡음이 존재하는 수중환경에서는 적합하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하기 위해 신호와 잡음을 구분하여 각 노드별 임계치를 차별 적용하며, 이러한 임계치에 따른 변형된 소프트임계처리법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 모의 시뮬레이션과 다중 개별센서를 이용한 해상실험을 통하여 확인한다.
In this paper, we apply a discrete wavelet packet transform (DWPT) to reduce the influence of interference in global positioning system (GPS) signals and compare the interference mitigation performance of various wavelets. By applying DWPT to the received signal, we can gradually divide the received signal band into low-pass and high-pass bands. After calculating the average power for the separate bands, we can determine whether there is interference by comparing the value with the given threshold. For a band that includes interference, we can reconstruct the whole band signal using inverse DWPT (IDWPT) after applying a nulling method that sets all of the wavelet coefficients to 0. The reconstructed signals are correlated with the pseudorandom noise (PRN) codes to acquire GPS signals. The performance evaluation is based on the number of satellite signals whose peak ratio (defined as the ratio of the first and second correlation peak values in the acquisition stage) exceeds the threshold. In this paper, we compare and evaluate the performance of 6 wavelets including Haar, Daubechies, Symlets, Coiflets, Biorthogonal Splines, and Discrete Meyer.
웨이브릿 패킷을 이용한 방향성 벡터양자화 기법을 제안하였다. 영상에 대한 웨이브릿 패킷 계수들을 대응되는 방향에 따라 9개의 에지로 분할한 후, 국지적으로 지배적인 에지들을 부호화하여 전송한다. 에지의 방향은 조건부 부호책 교환이 있는 가변길이부호화를 통하여 부호화하며, 에지의 내용은 벡터양자화와 그 인덱스의 가변길이부호화를 이용하여 부호화하였다. 제안된 부호화기법은 기존의 여러 영상압축기법에 비하여 PSNR 성능이 우수하며, 특히 0.1~0.3 bpp의 낮은 부호율의 경우 상대적으로 더욱 우수하다. 제안된 알고리듬은 인간시각특성상 가장 중요한 에지 정보들을 보전함으로써, 낮은 부호율에서도 우수한 주관적 화질을 나타낸다.
Mode II delamination propagation is an important damage mode in laminated composites and this paper aims to investigate the behavior of this damage in laminated composite materials using acoustic emission (AE) technique. Three different lay-ups of glass/epoxy composites were subjected to mode II delamination propagation and generated AE signals were recorded. In order to investigate the propagation of delamination behavior of these specimens, AE signals were analyzed using Wavelet Packet Transforms (WPT) and Fast Fourier Transform (FFT). In addition, conventional AE analyses were used to enhance understanding of the propagation of delamination damage. The results indicate that different fracture mechanisms were the main cause of the AE signals. The dominant mechanisms in all the specimens were matrix cracking, fiber/matrix debonding and fiber breakage, with varying percentage of the damage mechanisms for each lay-up. Scanning Electron Microscopy (SEM) observations were in accordance to the AE results.
이 논문에서는 밀폐된 공간 내에서 발생하는 소음을 줄이기 위해 일종의 능동 소음 제어 방법을 발표한다. 제안된 제어방법은 WPFB(Wavelet Packet Filter Bank)를 이용하여 기존의 FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘의 단점인, 소음 제어시스템 내에서의 소음전달의 지연으로 인한 불안정성과, 소음의 급작스런 변화에 대한 응답능력부족을 해소하는 방법이다. 이 시스템의 주요 특성은 소음제어 시스템의 이차경로에 WPFB이 삽입되어 FXLMS 알고리즘에 비해 빠른 연산이 수행된다는 것이다. 다른 말로 하면, WPFB는 병렬연산을 수행한다. 그러면, 적응 알고리즘 내에 있는 필터의 웨이트들이 더 빨리 갱신될 것이다. 또한 WPFB는 뛰어난 분해능을 가지고 있어서 아주 미세한 소음까지도 처리해 낼 수가 있다. 이 제어기법의 효율성은 simulation을 통해 증명될 것이다.
This paper proposes a novel real-time EMG pattern recognition for the control of a multifunction myoelectric hand from four channel EMG signals. To cope with the nonstationary signal property of the EMG, features are extracted by wavelet packet transform. For dimensionality reduction and nonlinear mapping of the features, we also propose a linear-nonlinear feature projection composed of PCA and SOFM. The dimensionality reduction by PCA simplifies the structure of the classifier, and reduces processing time for the pattern recognition. The nonlinear mapping by SOFM transforms the PCA-reduced features to a new feature space with high class separability. Finally a multilayer neural network is employed as the pattern classifier. We implement a real-time control system for a multifunction virtual hand. From experimental results, we show that all processes, including virtual hand control, are completed within 125 msec, and the proposed method is applicable to real-time myoelectric hand control without an operation time delay.
We address the problem of Blind Source Separation(BSS) of superimposed signals in situations where one signal has constant or slowly varying intensities at some consecutive locations and at the corresponding locations the other signal has highly varying intensities. Independent Component Analysis(ICA) is a major technique for Blind Source Separation and the existing ICA algorithms fail to estimate the original intensities in the stated situation. We combine the advantages of existing sparse methods and Kernel ICA in our technique, by proposing wavelet packet based sparse decomposition of signals prior to the application of Kernel ICA. Simulations and experimental results illustrate the effectiveness and accuracy of the proposed approach. The approach is general in the way that it can be tailored and applied to a wide range of BSS problems concerning one-dimensional signals and images(two-dimensional signals).
Wavelet packet modulation (WPM) is a multicarrier modulation (MCM) technique that has emerged as a potential alternative to the widely used orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) method. Because WPM has overlapped symbols, equalization cannot rely on the use of the cyclic prefix (CP), which is used in OFDM. This study applies linear minimum mean-square error (MMSE) equalization in the time domain instead of in the frequency domain to achieve low computational complexity. With a modest equalizer filter length, the imperfection of MMSE equalization results in subcarrier attenuation and noise amplification, which are considered in the development of a bit-loading algorithm. Analytical expressions for the bit error rate (BER) performance are derived and validated using simulation results. A performance evaluation is carried out in different test scenarios as per Recommendation ITU-R M.1225. Numerical results show that WPM with equalization-aware bit loading outperforms OFDM with bit loading. Because previous comparisons between WPM and OFDM did not include bit loading, the results obtained provide additional evidence of the benefits of WPM over OFDM.
본 논문에서는 최근에 널리 연구되고 잇는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 잡음음성의 음질개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼 차감법의 성능과 비교 분석하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 켑스트럼 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고 켑스트럼 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패킷이 훨씬 나은 결과를 보였다. 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였으며, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 문자인식의 특징선택방법으로 2차원 웨이브렛 패킷을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중심특징을 선택하기 위한 차원축소 기법으로 주성분분석 기법이 주로 사용된다. 하지만, 주성분분석 기법은 고유시스템에 의존하기 때문에, 이상치나 잡음 등에 민감할 뿐만 아니라, 전역적 특징만을 선택하는 경향이 있다. 때때로, 영상자료의 중요한 특징이 가장자리 부분이나 뽀족한 부분 같은 지역적 정보일 수 있다. 이러한 경우, 주성분분석 기법은 좋은 결과를 줄 수 없다. 또한 고유시스템은 많은 계산시간을 요구한다. 본 논문에서 원 자료는 2차원 웨이브렛 패킷기저에 의해 변환되고, 최적 판별 기저가 탐색된 후, 그것으로부터 적절한 특징이 선택된다. 주성분분석 기법과 비교하여, 제안된 방법은 웨이브렛의 좋은 특성에 의해 전역적 특징뿐만 아니라 지역적 특징의 선택이 빠른 계산시간으로 이루어진다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해 PCA와 제안된 방법의 인식률의 실험결과가 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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