• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제16권1호
• /
• pp.26-32
• /
• 2007

This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform(WFT or STFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform(WT) is used to decompose the acoustic emission(AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

• 한국안전학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2000

This paper presents the approach involving fault detection and diagnosis of gears using pattern recognition and Wavelet transform. It describes result of the comparison between KDI (Kullback Discrimination Information) with the nearest neighbor classification rule as one of pattern recognition methods and Wavelet transform to know a way to detect and diagnosis of gear damages experimentally. To model the damages 1) Normal (no defect), 2) one tooth is worn out, 3) All teeth faces are worn out 4) One tooth is broken. The vibration sensor was attached on the bearing housing. This produced the total time history data that is 20 pieces of each condition. We chose the standard data and measure distance between standard and tested data. In Wavelet transform analysis method, the time series data of magnitude in specified frequency (rotary and mesh frequency) were earned. As a result, the monitoring system using Wavelet transform method and KDI with nearest neighbor classification rule successfully detected and classified the damages from the experimental data.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권3C호
• /
• pp.387-397
• /
• 2004

영상의 주파수 정보와 공간 정보를 동시에 제공하는 웨이브렛 변환(Wavelet transform)은 영상압축에 매우 효과적임이 밝혀졌고, 최근 들어 웨이브렛 변환 방법으로 다해상도 분해된 영상에 여러 가지 부호화 알고리즘을 적용하는 것에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는, 웨이브렛 변환으로 다해상도 분해된 적외선 영상에 픽셀간의 상관도와 '0' 정보를 모아 효과적으로 압축할 수 있는 양자화 기법인 쿼드트리 기반 블록 양자화(Quadtree based block quantization)를 적용하여 영상을 압축하는 방법을 제안한파. 웨이브렛 변환된 계수는 스케일간 상잔도가 놀고, 집중도가 높기 때문에 쿼드트리를 적용할 경우 효과적으로 데이터량을 줄일 수 있다. 실험영상으로 256${\times}$256 크기의 8〔bit〕 적외선영상을 이용하고, DCT 압축기법과 제안한 기법을 비교 평가한다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.342-348
• /
• 2005

This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform (WFT or SIFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform (WT) is used to decompose the acoustic emission (AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2000년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.585-591
• /
• 2000

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) .

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.1122-1128
• /
• 2007

본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.69-75
• /
• 2019

과표본화 이산 웨이브렛 변환의 가장 대표적으로 응용되는 분야는 디지털 영상에 존재하는 잡음을 제거하는 기술이다. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 이중 트리 이산 웨이브렛 변환과 비교하면, 거의 유사한 특징을 가진다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 디지털 영상에 여러 이산 웨이브렛 변환들을 수행하고 생성된 부대역에 임계값 처리 기법을 적용하여 잡음을 제거한 다음 복원한 영상의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 적당한 임계값을 설정하여 효과적인 잡음제거가 가능하다. 본 논문에서는 여러 방법의 실험 결과에서 제안하는 3방향 분리처리 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환 방법이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.55-59
• /
• 2007

Wavelet Transform is amenable to efficient algorithms. So wavelet transform was adopted many signal processing and communication applications. For example, the wavelet transform was adopted as the transform for JPEG2000. However, Wavelet has weakness about smoothness along the contours and limited directional information. Hence, recently, some new transforms have been introduced to take advantage of this property. So we use to other transform, called contourlet transform in compression. In this paper, we propose a new method for image compression based on the contourlet transform, which has been recently introduced. Contourlet transform has a good result about images with smooth contours. Moreover, Contourlet is feasible multiresolution and multidirection expansion using non-separable filter bank. This treatise shows a good image representation after compressing using contourlet transform.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제57권3호
• /
• pp.209-223
• /
• 2024

4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제30권6호
• /
• pp.699-712
• /
• 2008

The effectiveness of wavelet transform in detecting delamination damages in multilayered composite beams and plates is studied here. The damaged composite beams and plates are modeled in finite element software ABAQUS and the first few mode shapes are obtained. The mode shapes of the damaged structures are then wavelet transformed. It is observed that the distribution of wavelet coefficients can identify the damage location of beams and plates by showing higher values of wavelet coefficients at the position of damage. The effectiveness of the method is studied for different boundary conditions, damage location and size for single as well as multiple delaminations in composite beams and plates. It is observed that both discrete wavelet transform (DWT) and continuous wavelet transform (CWT) can detect the presence and location of the damaged region from the mode shapes of the structures. DWT may be used to approximately evaluate the size of the delamination area, whereas, CWT is efficient to detect smaller delamination areas in composites.