In this paper Legendre wavelets are used to approximate the solutions of linear time-invariant system. The Legendre wavelet and its integral operational matrix are presented and an efficient algorithm to solve the Sylvester matrix equation is proposed. The algorithm is based on the decomposition of the Sylvester matrix equation and the preorder traversal algorithm. Using the special structure of the Legendre wavelet's integral operational matrix, the full order Sylvester matrix equation can be solved in terms of the solutions of pure algebraic matrix equations, which reduce the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
We address a new representation of DCT/DFT/Wavelet matrices via one hybrid architecture. Based on an element inverse matrix factorization algorithm, we show that the OCT, OFT and Wavelet which based on Haar matrix have the similarrecursive computational pattern, all of them can be decomposed to one orthogonal character matrix and a special sparse matrix. The special sparse matrix belongs to Jacket matrix, whose inverse can be from element-wise inverse or block-wise inverse. Based on this trait, we can develop a hybrid architecture.
This paper presents digital hearing aids signal processing system in WT(wavelet transform) domain. For implementation of hearing aids in WT domain, the gain in frequency domain is approximated in WT domain. We also present the gain selection algorithm to deal with the change of input signal power. Most transform methods produce blocking effect, and this effect degrades the convergence rate of feedback canceller. As a solution, we proposed wavelet transform bascd feedback canceller. To evaluate the performance, we compared it with LOT (lapped orthogonal transform) method in the frequency domain. This system has not shown the blocking effect, and improves convergence rate as compared with the LOT based feedback canceller.
All physical data in the real world are nonstationary signals that have the time varying statistical characteristics. Although few algorithms suitable to process the nonstationary signals have ever been suggested, these are treated the nonstationary signals under the assumption that the nonstationary signal is a piece-wise stationary signal. Recently, statistical analysis algorithms for the nonstationary signal have concentrated so much interest. In this paper, nonstationary EMG signals are mapped onto the orthogonal wavelet transform domain so that the eigenvalue spread of its autocorrelation matrix could be more smaller than that in the time domain. Then the model in the wavelet transform domain and an algorithm to estimate the model parameters are suggested. Also, an test signal generated by a white gaussian noise and the EMG signal are identified, and the algorithm performance is considered in the sense of the mean square error and the evaluation parameters.
The fast implementation algorithm of M-band discrete wavelet transform is propsed using the factorization of lossless matrix when the length of discrete orthogonal wavelet bases equals to 2M. In computational complexity when direct filtering method is employed, the number of multiplicationand addition is (2M$^{2}$) and (2M$^{2}$ -M), respectively. But by proposed algorithm, it can be reduced to (M$^{2}$+M) and (M$^{2}$+2M-1), respectively. and it is possible to reduce the compuatational complexity further when unitary matrix employed to design the discrete or thogonal wavelet basis has the fast algorithm.
As the core component of transmission systems, converters are very prone to failure. To improve the accuracy of fault diagnosis for wind power converters, a fault feature extraction method combined with a wavelet transform and compressed sensing theory is proposed. In addition, an improved AdaBoost-SVM is used to diagnose wind power converters. The three-phase output current signal is selected as the research object and is processed by the wavelet transform to reduce the signal noise. The wavelet approximation coefficients are dimensionality reduced to obtain measurement signals based on the theory of compressive sensing. A sparse vector is obtained by the orthogonal matching pursuit algorithm, and then the fault feature vector is extracted. The fault feature vectors are input to the improved AdaBoost-SVM classifier to realize fault diagnosis. Simulation results show that this method can effectively realize the fault diagnosis of the power transistors in converters and improve the precision of fault diagnosis.
Kim, Mi-Kyung;Yoo, Hee-Young;Lee, Ki-Won;Kwon, Byung-Doo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.243-246
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2006
Wavelet approach is regarded as a useful methodology for geo-environment analysis with respect to spatial objects with periodicity and spatial pattern, compared to autocorrelation analysis, Fourier analysis, variogram analysis and so on. However, there are a few case studies for geo-lineament characterization with the actual geo-based information such as remotely sensed imagery and DEM. In this study, wavelet approach in the Uiseung caldera region are carried out to delineate characterization for geolineament spatial pattern. There are high possibilities of the development of radial lineaments from the centre of round crater due to the eruption of a volcano and the subsidence of a crater. We have grasped the directionality of the whole linear structures of the caldera via rose diagram, and then performed wavelet analysis on the profiles of orthogonal directions for main directions of the lineaments. The result of this study is likely to be used as a fundamental data in order to grasp the outline of caldera structure prior to the close estimation
본 논문은 웨이브릿 패킷 기저함수에 기초한 직교 다중화 변복조 기법을 소개하고 특히 시스템 설계자 입장에서 전송 신호의 특성을 시간-주파수 공간에서 신호 파형을 설계하고 주어진 채널 특성에 맞게 설계할 수 있는 구조를 제공하는 Wavelet Packet Modulation 기법을 기술하였다. 다차원 시그널링 방법을 기존의 QAM, Multi-tone 변조방식과의 공통성과 차이점을 대비하였다. 또한 직교 기저함수 집합을 만들어 시간-주파수 공간을 임의적으로 Partitioning 하고 협대역 톤 잡음과 임펄스 잡음 채널에 더 잘 적응할 수 있는 구조를 찾는 방법을 튜닝 알고리듬을 사용하여 기술하였다. 튜닝 알고리듬의 실험적인 결과는 WPM 변조 방식이 협대역 간섭과 임펄스 잡음에 대하여 기존 방섹이 비해 우수한 성능을 갖음을 보였다.
신경회로망은 차원이 확장됨에 따라 학습에 필요한 계산량이 기학급수적으로 증가하는 문제가 발생한다. 이를 극복하기 위해 직교성을 지닌 웨이블릿 신경회로망이 제안되었다. 웨이블릿 함수의 경우 스케일과 중심을 결정함으로써 신경회로망의 노드로 구성된다. 본 논문에서는 웨이블릿 함수를 이용하여 망을 구성하는 과정에 스케일링 함수를 함께 은닉층의 노드로 복합 구성함으로써 스케일링 함수를 이용하여 대강 근사(rough approximation)를 행한 다음, 웨이블릿 함수를 이용하여 미세 근사(fine approximation)를 행하도록 구성하는 복합 신경회로망을 제안한다. 또한, 복합 신경회로망을 구성하는 과정에서 미세 근사에 필요한 웨이블릿 함수의 개수를 유전 알고리즘을 이용하여 결정한다.
We show how any discrete wavelet transform or two band subband filtering with finite filters can be decomposed onto a finite sequence of simple filtering steps, which we call lifting steps but that are also known as ladder structures, We present a self-contained derivations, building the decomposition from the basic principles such as the Euclidean algorithm, with a focus on a applying it to wavelet filtering. This factorization provides an alternative for the lattice factorization, with the advantage that it can also be used in the bi-orthogonal, i.e, non-unitary case. Lifting leads to a speed-up when compared to the standard implementation. We show that this lifting scheme can be applied in image compression efficiently
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[게시일 2004년 10월 1일]
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