To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.
We investigate multivariate volatilities based on high frequency time series. The PCA (principal component analysis) method is employed to achieve a dimension reduction in multivariate volatility. Multivariate realized volatilities (RV) with various frequencies are calculated from high frequency data and "optimum" frequency is suggested using PCA. Specifically, RVs with various frequencies are compared with existing daily volatilities such as Cholesky, EWMA and BEKK after dimension reduction via PCA. An analysis of high frequency stock prices of KOSPI, Samsung Electronics and Hyundai motor company is illustrated.
In this paper, an inverter fed induction motor drive system is analyed in order to predict the conducted interference. High frequency model for inverter, motor and system parasitic components are proposed. High frequency component allows time and frequency domain analysis to be performed with standard PSpice tool. The overall high frequency component and model are verified by comparing simulation and experimental result.
A simplified calculation method of natural vibration characteristics of high-speed railway multi-span bridge-longitudinal ballastless track system is proposed. The rail, track slab, base slab, main beam, bearing, pier, cap and pile foundation are taken into account, and the multi-span longitudinal ballastless track-beam-bearing-pier-cap-pile foundation integrated model (MBTIM) is established. The energy equation of each component of the MBTIM based on Timoshenko beam theory is constructed. Using the improved Fourier series, and the Rayleigh-Ritz method and Hamilton principle are combined to obtain the extremum of the total energy function. The simplified calculation formula of the natural vibration frequency of the MBTIM under the influence of vertical and longitudinal vibration is derived and verified by numerical methods. The influence law of the natural vibration frequency of the MBTIM is analyzed considering and not considering the participation of each component of the MBTIM, the damage of the track interlayer component and the stiffness change of each layer component. The results show that the error between the calculation results of the formula and the numerical method in this paper is less than 3%, which verifies the correctness of the method in this paper. The high-order frequency of the MBTIM is significantly affected considering the track, bridge pier, pile soil and pile cap, while considering the influence of pile cap on the low-order and high-order frequency of the MBTIM is large. The influence of component damage such as void beneath slab, mortar debonding and fastener failure on each order frequency of the MBTIM is basically the same, and the influence of component damage less than 10m on the first fourteen order frequency of the MBTIM is small. The bending stiffness of track slab and rail has no obvious influence on the natural frequency of the MBTIM, and the bending stiffness of main beam has influence on the natural frequency of the MBTIM. The bending stiffness of pier and base slab only has obvious influence on the high-order frequency of the MBTIM. The natural vibration characteristics of the MBTIM play an important guiding role in the safety analysis of high-speed train running, the damage detection of track-bridge structure and the seismic design of railway bridge.
Boiler high-temperature pipelines such as main steam pipe, header and steam drum in fossil power plants are degraded by creep damage due to severe operationg conditions like high temperature and high pressure for an extended period time. Such material degradation lead to various component faliures causing serious accidents at the plant. Conventional measurement techniques such as replica method, electric resistance method, and hardness test method have such disadvantages as complex preparation and measurement procedures, too many control parameters, and therefore, low practicality and they were applied only to component surfaces with good accessibility. In this study, both artificial creep degradation test using life prediction formula and frequency analysis by ultrasonic tests for their preparing creep degraded specimens have been carried out for the purpose of nondestructive evaluation for creep damage which can occur in high-temperature pipelline of fossil power plant. As a result of ultrasonic tests for crept specimens, we confirmed that the high frequency side spectra decrease and central frequency components shift to low frequency bans, and bandwiths decrease as increasing creep damage in backwall echoes.
This paper is a study on the detection of the significant point in ECG signal. ECG signal consists of two components; one is high frequency component to be detected and the other is low frequency component to be removed. AR model is appropriate for modelling and removing the low frequency component. AR model coefficients are updated by artificial neural network algorithm. We can remove the background noise(low frequency) by passing through the AR filter. The remaining signals which include high frequency noise are sent to the matched filter to pass only the signal which we want to extract. The template used in matched filter is updated adaptively.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.185-190
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2006
The correct estimation of the ionospheric delays is very important for the precise kinematic positioning especially in case of the long baseline. In case of triple frequency system, the ionospheric delays can be estimated from the measurements, but, in case of dual frequency system, the situation is not so simple. The precision of those supplied by the external information source such as IONEX is not sufficient. The high frequency component is neglected, and the precision of the low frequency component is not sufficient for the long baseline positioning. On the other hand, the high frequency component can be estimated from the phase range measurements. If the low frequency components are estimated by using the external information source or pseudo range measurements, a more reasonable estimation of the ionospheric delays may be possible. It has already been discussed by the author that the estimation of the low frequency components by using the external information source is not sufficient but fairly effective. The estimation using the pseudo range measurements is discussed in the present paper. The accuracy is not sufficient at present because of the errors in the pseudo range measurements. It is clarified that the bias errors in the pseudo range measurements are responsible for the poor accuracy of the ionospheric delays. However, if the accuracy of the pseudo range measurements is improved in future, the method would become very promising.
The quasi-static component of the moving vehicle-induced dynamic response is promising in damage detection as it is sensitive to bridge damage but insensitive to environmental changes. However, accurate extraction of quasi-static component from the dynamic response is challenging especially when the vehicle velocity is high. This paper proposes an adaptive quasi-static component extraction method based on the modified variational mode decomposition (VMD) algorithm. Firstly the analytical solutions of the frequency components caused by road surface roughness, high-frequency dynamic components controlled by bridge natural frequency and quasi-static components in the vehicle-induced bridge response are derived. Then a modified VMD algorithm based on particle swarm algorithm (PSO) and mutual information entropy (MIE) criterion is proposed to adaptively extract the quasi-static components from the vehicle-induced bridge dynamic response. Numerical simulations and real bridge tests are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed extraction method. The results indicate that the improved VMD algorithm could extract the quasi-static component of the vehicle-induced bridge dynamic response with high accuracy in the presence of the road surface roughness and measurement noise.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.231-234
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2009
Speckle noise reduction for power Doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using Fast Wavelet Transform with multi-thresholding and multi-filtering on the each subbands is presented. Fast Wavelet Transform divides into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. Speckle noise is located on high frequency component in multi-resolution image mainly. A Doppler ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function and filtering from low to high resolved images for restoration to utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.156-159
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2009
Speckle noise reduction for 3D power doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using wavelet packet transform with separated thresholding is presented. Wavelet Packet Transform divide into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. speckle noise is located on high frequency component in multiresolution image mainly. A ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function from low to high resolved images for restoration to be utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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