• Title/Summary/Keyword: wavelet 변환

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웨이블렛 변환을 이용한 전력시스템 고장전류의 판별 (Faults Current Discrimination of Power System Using Wavelet Transform)

  • 이준탁;정종원
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.75-81
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    • 2007
  • Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.

Wavelet 변환을 이용한 과도신호의 시간-주파수 해석에 관한 연구 (A Study on the Time-Frequency Analysis of Transient Signal us ins Wavelet Trans formation)

  • 김기현;이기영;송홍준;이주영;이준탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.423-426
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    • 2002
  • Fourier 변환은 연속이며, 무한 회 미분 가능한 함수인 반면, Wavelet 변환은 시간적으로도, 주파수적으로도 국재화 시키는 함수를 사용하는 점에서 차이가 있다. Fourier 변환에 비해 Wavelet 변환은 고주파 성분에 대해서는 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수 분해능이 높아지므로, 주어진 신호에 대한 지식이 없이도 시간-주파수 해석이 가능하고, 고주파 성분을 갖는 특이점의 검출에도 적합하다. 그러므로 Wavelet 변환의 이러한 성질을 이용하여 변압기의 출고전 권선의 완전한 절연을 검증하고자 한다. 이때 시행하는 뇌 임펄스 내전압 시험 시 나타난 푸리에 변환과 Wavelet 변환 곡선을 비교 분석 및 해석을 통하여 유의수준 및 신뢰 구간 둥의 통계학적 분석을 이용, 해석하여 보다 정확한 그래프를 산출하므로서 과도구간에 대한 정밀한 해석을 하고자 한다.

웨이브렛 변환을 이용한 태양광 발전시스템의 power quality 측정에 관한 연구 (The study on the power quality measurement using wavelet transform in the grid-connected photovoltaic system)

  • 김일송
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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    • pp.51.1-51.1
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    • 2010
  • 본 논문에서는 wavelet 변환을 이용하여 태양광 발전 시스템의 계통 전원 고조파를 측정하는 방법을 연구하였다. PCS(Power Conditioning System)는 태양전지의 전력을 교류로 변환하여 계통에 연계시키는 장치이다. 직류에서 교류로 변환할 때 스위칭 노이즈가 발생하고, 전력품질이 약화되게 된다. Wavelet 이론은 시간 파형을 주파수 성분으로 분해할 수 있는 기술이다. 이중에서 MLD(Multi-evel Decomposition)기법은, 계산량이 적으면서도 빠른 시간 내에 고조파 성분들을 알아낼 수 있다. 시스템 모델링과 wavelet 이론 소개, 그리고 컴퓨터 모의실험과 DSP 제어기를 이용한 실험 결과로서 본 연구의 타당성을 입증하였다.

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스파이크 웨이블렛 변환을 이용한 기어 시스템의 건전성 감시 (Condition Monitoring in Gear System Using Spike Wavelet Transform)

  • 이상권;심장선
    • 한국음향학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.21-27
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    • 2001
  • 기어 시스템의 충격음과 충격 신호는 대개 기어의 결함과 관련이 있다. 그래서 이러한 충격음과 충격 신호는 기어 시스템의 건전성 감시의 주요 요소로 사용되어진다. 본 연구에서는 이런 충격음과 충격 신호를 효율적으로 추출해 내기 위해 스파이크 웨이블렛 변환을 이용하는 방법을 제안한다. 스파이크 웨이블렛 변환은 기존에 제안된 연속 웨이블렛 변환의 한계점인 임의의 영역에서의 시간-주파수 분해능의 스케일 변수에 대한 선형성을 보완하여 비 선형적으로 이것을 조절할 수 있게 하였다. 이로 인해서 스파이크 웨이블렛 변환은 관심 주파수를 기준으로 연속 웨이블렛 변환보다 고주파 영역에서는 시간 분해능이 향상되고 동시에 저주파 영역에서는 주파수 분해능이 향상되어 기어 결함에 대한 정보 손실 없이 기어의 결함 위치를 보다 명확히 판단할 수 있는 장점을 가진다. 또한 본 연구에서는 상단 절손의 결함을 갖는 기어에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 스파이크 웨이블렛 변환의 유용성을 검증하였다.

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변형된 Wavelet 변환을 이용한 한국어 숫자음 인식에 관한 연구 (Isolated Korean Digits Recognition Using Modified Wavelet Transform)

  • 지상문
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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    • pp.113-116
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    • 1993
  • 본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.

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과표본화 이산 웨이브렛 변환의 잡음제거에 관한 연구 (A Study on Noise Removal Using Over-sampled Discrete Wavelet Transforms)

  • 지인호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.69-75
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    • 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.

Wavelet 변환에 기반한 유방 종양 세포 조직 영상의 분류 (Classification of Breast Tumor Cell Tissue Section Images Based on Wavelet Transform)

  • 황해길;최현주;최익환;최흥국;윤혜경
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.340-342
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    • 2001
  • 본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.

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웨이브렛 변환을 이용한 음성신호의 잡음제거 (Denoising of Speech Signal Using Wavelet Transform)

  • 한미경;배건성
    • 한국음향학회지
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    • 제19권5호
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    • pp.27-34
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    • 2000
  • This paper deals with speech enhancement methods using the wavelet transform. A cycle-spinning scheme and undecimated wavelet transform are used for denoising of speech signals, and then their results are compared with that of the conventional wavelet transform. We apply soft-thresholding technique for removing additive background noise from noisy speech. The symlets 8-tap wavelet and pyramid algorithm are used for the wavelet transform. Performance assessments based on average SNR, cepstral distance and informal subjective listening test are carried out. Experimental results demonstrate that both cycle-spinning denoising(CSD) method and undecimated wavelet denoising(CWD) method outperform conventional wavelet denoising(UWD) method in objective performance measure as welt as subjective listening test. The two methods also show less "clicks" that usually appears in the neighborhood of signal discontinuities.

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B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용한 적외선 이미지의 의사컬러 (A Study on the Psuedocolor Image Enhancement of Infrared Image using B-Spline Wavelet Transform.)

  • 유병근;김정태;류광렬
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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    • pp.192-195
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    • 2003
  • 본 논문은 적외선 영상에 B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용하여 의사컬러 이미지를 향상시킨 연구이다. 의사컬러 향상은 주파수 손실을 최소화하고 분해능을 향상시키기 위해 B-스플라인을 적용하였고, 웨이블릿 변환하여 RGB 영상을 추출하여 의사변환 하였다. B-스플라인 웨이블릿 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 3dB이상 향상되었다.

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Wavelet 기반의 칼라와 질감 특징을 이용한 영상 검색 (Wavelet-based Image Retrieval Using Color and Texture Feature)

  • 정소영;이상미;정성환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.34-39
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    • 1998
  • 영상검색을 위해 Wavelet 변환을 사용한 특징추출 접근방법은 영상들을 압축과 동시에 인덱스 할 수 있어서 영상 데이터베이스 저장과 관리의 복잡성이 상당히 감소될 수 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대해 위치 정보의 주파수 정보를 가지는 Wavelet 변환의 성질을 이용하여 2단계 Wavelet 변환 후 생성된 저대역 부밴드에서 칼라 특징을 추출하고 나머지 부밴드에서 질감 특징을 추출하여 영상 데이터베이스의 검색에 이용한다. 200개 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 recall과 precision에서 약 97%, 81%의 검색 효율을 보였다.

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