DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.
최근 들어 이진 영상에 대해서 적용될 수 있는 이진 웨이블렛이 제안되었다. 이진 영상에 대한 이진 웨이블렛 변환은 영상 압축, 에지 검출, 인식 등의 응용에서 이진 영상에 대한 실수 웨이블렛 변환 방법을 대치하여 사용될 수 있다. 그러나 이진 웨이블렛 복원 과정에서 행렬 연산에 의한 곱셈을 통하여 이루어져서 많은 계산량을 요구하기 때문에 실제의 응용에 적합하지 않다. 본 논문에서는 행렬 곱셈에 의한 이진 웨이블렛 복원 방법 대신에 필터링 연산에 의한 복원 방법을 제안한다. $N{\times}N$ 영상을 복원할 때, 기존의 방법이 $2N^3$ 개의 곱셈과 $2N(N-1)^2$ 개의 덧셈이 필요한 반면, 제안한 방법은 필터의 길이가 M일 때, $2MN^2$ 개의 곱셈과 $2(M-1)N^2$ 개의 덧셈을 요구한다. 일반적으로 필터의 길이 M은 영상의 크기 N에 비해서 매우 작으므로, 제안한 방법은 이진 웨이블렛 복원시, 기존의 행렬 곱셈을 이용한 방법에 비해서 계산량을 크게 줄일 수 있다.
The ideal chemical sensor must show the similar result under the same condition for accurate measurement of gases regardless of time. However, the actual responses of chemical sensors have been shown the lacks of repeatability and reproducibility because of the drift which has been caused by aging and pollution of the sensor and the environment change such as temperature and humidity. If the problems are not properly taken into considerations, the stability and reliability of the system using chemical sensors would be decreased. In this paper, we analyzed the sensor's drift and applied the three different compensation methods(DWT( Discrete Wavelets Transform), Baseline Manipulation, Internal Normalization) for reducing the effects of the drift in order to improve the stability and the reliability of short term of the chemical sensors. And in order to compare the results of the methods, the standard deviation was used as a criterion. The sensor drift was analyzed by a trend line graph. We applied the three methods to the successive data measured for three days and compared the results. As a result of comparison, the standard deviation of DWT showed lowest value. (Before compensation: 7.1219, DWT: 1.3644, Baseline Manipulation: 2.5209, Internal Normalization: 3.1425).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5078-5094
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2019
In recent years, the development of drone technologies has promoted the widespread commercial application of drones. However, the ability of drone to carry explosives and other destructive materials may bring serious threats to public safety. In order to reduce these threats from illegal drones, acoustic feature extraction and classification technologies are introduced for drone sound identification. In this paper, we introduce the acoustic feature vector extraction method of harmonic line association (HLA), and subband power feature extraction based on wavelet packet transform (WPT). We propose a feature vector extraction method based on combined HLA and WPT to extract more sophisticated characteristics of sound. Moreover, to identify drone sounds, support vector machine (SVM) classification with the optimized parameter by genetic algorithm (GA) is employed based on the extracted feature vector. Four drones' sounds and other kinds of sounds existing in outdoor environment are used to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that with the proposed method, identification probability can achieve up to 100 % in trials, and robustness against noise is also significantly improved.
잠음감소에 있어서 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 미니맥스 관점에서 거의 최적의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 웨이브렛 함수의 복잡성으로 인해 FPGA와 같은 하드웨어 상에 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이진트리 구조 필터뱅크에서 전체 신호전력에 대한 각 부밴드 신호 전력비에 기반한 새로운 잡음감소 기법을 제안한다. 그리고 이 기법을 FPGA 상에 구현한다. 간단한 구현을 위해 필터뱅크는 하다마드 변환 계수로 설계된다. 시뮬레이션과 하드웨어 실험결과 제안방법이 간단하지만 웨이브렛에 기반한 소프트 임계처리 잡음감소 알고리즘과 성능이 유사함을 보인다.
다중 분해능 웨이블릿 해석법을 마이크로스트립 패치 안테나의 산란해석에 적용하였다. 다충구조에 대한 스펙 트럼 영역 그린 함수(spectral domain Green's dyad)의 특성올 공간-스펙트럼 영역 표현법을 이용하여 살펴보고, 스펙트럼 영역 웨이블릿을 주어진 문제에 적용하는 것이 유용함을 관찰하였다. 적분방정식에 모멘트법을 이 용하여 행렬방정식을 얻고, 그 풀이에 CG(conjugate gradient)법과 스펙트럼 영역 웨이블릿올 결합하여 효율 적으로 문제를 풀이할 수 있다. 단충구조 위에 놓인 정방형 패치에 대하여 기폰의 모멘트법 결과와 다충 분해능 웨이블릿 해석법올 적용한 결과를 비교하였다.
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.
In the previous study, the Haar wavelet was used as the sole basis function for the 3D discrete wavelet transform because the number of bands is too small to decompose a remotely sensed image in band direction with other basis functions. However, it is possible to use other basis functions for wavelet decomposition in horizontal and vertical directions because wavelet decomposition is independently performed in each direction. This study aims to classify a high spatial resolution image with the six types of basis function including the Haar function and to compare those results. The other wavelets are more helpful to classify high resolution imagery than the Haar wavelet. In overall accuracy, the Coif4 wavelet has the best result. The improvement of classification accuracy is different depending on the type of class and the type of wavelet. Using the basis functions with long length could be effective for improving accuracy in classification, especially for the classes of small area. This study is expected to be used as fundamental information for selecting optimal basis function according to the data properties in the 3D DWT based image classification.
해석학 분야의 한 갈래인 웨이브릿 해석에서 CWT(continuous wavelet transform)는 Plancherel 형태의 복원정리가 성립하고, 웨이브릿 급수는 frame 이론과 다해상도 분석이론(multiresolution analysis; MRA)을 활용한 이산복원정리가 성립한다. 복원정리가 만들어짐에 따라 이에 상응하는 웨이브릿이 생성되는데, CWT에서는 허용조건(admissibility condition)을 만족하는 Basic 웨 이브릿이고, 웨이브릿 급수에서는 MRA를 이용한 Daubechies 웨이브릿, frame 이론을 이용한 Meyer 웨이브릿 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 CWT에서 사용한 허용조건을 자연스럽게 확장함으로써 기존의 것보다 간편하고 활용도가 우수한 이 산복원정리를 발견하고, 이에 상응하는 보다 만들기 쉬운 새로운 형태의 $L^1$-웨이브릿 군을 개발함을 목적으로 한다. 본 연구에서 개발한 새로운 웨이브릿을 사용하여 시간-주파수에서의 신호 복원 및 분석에 응용한다.
이 연구에서는 장주기 변광쌍성 ${\in}$ Aurigae의 주성에 대한 측광 관측자료를 바탕으로 그 별의 변광주기를 분석하였다. 이를 위하여 1842년부터 2006년까지 약 160여년에 걸쳐서 여러 관측소에서 관측된 자료를 이용하였다. 식 바깥 부분의 자료를 선별하여 CLEANest와 Wavelet 알고리즘으로 주기를 분석한 결과 ${\in}$ Aurigae의 주성 F별은 시간에 따라서 진폭이 변하기는 하지만 몇개의 특정 주파수가 일정하게 유지되는 진동 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 특히 두 개의 주기(67일과 123일)가 지속적으로 나타난 것은 지금까지 부분적으로 주기를 구하였던 결과에서 주기가 시간에 따라서 불규칙하게 변한다고 판단되어졌던 것과는 달리 ${\in}$ Aurigae의 주성이 이중 모드 또는 다주기적 변광을 하고 있다는 것을 말해준다고 하겠다. 이는 ${\in}$ Aurigae의 주성이 post-AGB의 단계에 있다기 보다는 질량이 큰 초거성 상태임을 암시하는 결과라고도 할 수 있다. 또한 황색 초거성의 변광기작에 대해 명확하게 이해되지 못하고 있는 현재의 입장에서 ${\in}$ Aurigae의 식 바깥부분에서의 추가적인 관측이 필요함을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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