ATM 기술과 패킷망의 발전에 따라 음성, 데이터, 영상 전송의 필요성이 증가되고 있다. ATM에서는 데이타 손실을 최소화하기 위하여 셀로 불리우는 일정길이의 데이타로 나누어 진다. ATM에서는 송신시 부호를 고정하지 않고 버리기 때문에 영상신호 전송에서는 계층부호화 방법을 사용한다. 따라서 본 논문에서는 계층부호화 방법인 웨이브릿 변환을 이용한 부호화를 시뮬레이션 하였다.
An efficient wavelet packet algorithm to find wavelet packet quickly is presented in this paper. The top-down method maximizing the transform coding gain that is obtained from the second moment of the band is used to divide the subbands into wavelet tree. The bit allocation for each band in the tree is performed in proportion to its variance. Bands are coded by the lossless coding algorithm called the bit plane run length coding(BPRLC) and uniform quantizer. The proposed algorithm is compared with of the single tree algorithim proposed by Ramchandran and Vetterli. To verify the efficiency of our algorithm, simulations are jperformed using several sets of images. The results show us that our method reduces the execution time by about forty percent of that required by the single tree method while maintaining the comparable reconstructed image qualities.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권4호
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pp.159-168
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2003
This paper is concerned with the compression of EEG signals using wavelet-packet based techniques. EEG data compression is desirable for a number of reasons. Primarily it decreases for transmission time, archival storage space, and in portable systems, it decreases memory requirements or increases channels and bandwidth. Upon wavelet decomposition, inherent redundancies in the signal can be removed through thresholding to achieve data compression. We proposed the energy cumulative function for deciding of the threshold value and it works very innovative of EEG data.
Viscoelastic sandwich structures (VSSs) are widely used in mechanical equipment, but in the service process, they always suffer from aging which affect the whole performance of equipment. Therefore, aging state recognition of VSSs is significant to monitor structural state and ensure the reliability of equipment. However, non-stationary vibration response signals and weak state change characteristics make this task challenging. This paper proposes a novel method for this task based on adaptive second generation wavelet packet transform (ASGWPT) and multiwavelet support vector machine (MWSVM). For obtaining sensitive feature parameters to different structural aging states, the ASGWPT, its wavelet function can adaptively match the frequency spectrum characteristics of inspected vibration response signal, is developed to process the vibration response signals for energy feature extraction. With the aim to improve the classification performance of SVM, based on the kernel method of SVM and multiwavelet theory, multiwavelet kernel functions are constructed, and then MWSVM is developed to classify the different aging states. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, different aging states of a VSS are created through the hot oxygen accelerated aging of viscoelastic material. The application results show that the proposed method can accurately and automatically recognize the different structural aging states and act as a promising approach to aging state recognition of VSSs. Furthermore, the capability of ASGWPT in processing the vibration response signals for feature extraction is validated by the comparisons with conventional second generation wavelet packet transform, and the performance of MWSVM in classifying the structural aging states is validated by the comparisons with traditional wavelet support vector machine.
웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제3권2호
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pp.126-135
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2011
In this study, numerical analysis was carried out by using the finite element method to construct the first mode shape of damaged stiffened plates, and the damage locations were detected with two-dimensional discrete wavelet analysis. In the experimental analysis, four different damaged stiffened structures were observed. Firstly, each damaged structure was hit with a shaker, and then accelerometers were used to measure the vibration responses. Secondly, the first mode shape of each structure was obtained by using the wavelet packet, and the location of cracks were also determined by two-dimensional discrete wavelet analysis. The results of the numerical analysis and experimental investigation reveal that the proposed method is applicable to detect single crack or multi-cracks of a stiffened structure. The experimental results also show that fewer measurement points are required with the proposed technique in comparison to those presented in previous studies.
본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.
Beam string structure (BSS) is introduced as a new type of hybrid prestressed string structures. The composition and mechanics features of BSS are discussed. The main principles of wavelet packet transform (WPT), principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM) have been reviewed. WPT is applied to the structural response signals, and feature vectors are obtained by feature extraction and PCA. The feature vectors are used for training and classification as the inputs of the support vector machine. The method is used to a single one-way arched beam string structure for damage detection. The cable prestress loss and web members damage experiment for a beam string structure is carried through. Different prestressing forces are applied on the cable to simulate cable prestress loss, the prestressing forces are calculated by the frequencies which are solved by Fourier transform or wavelet transform under impulse excitation. Test results verify this method is accurate and convenient. The damage cases of web members on the beam are tested to validate the efficiency of the method presented in this study. Wavelet packet decomposition is applied to the structural response signals under ambient vibration, feature vectors are obtained by feature extraction method. The feature vectors are used for training and classification as the inputs of the support vector machine. The structural damage position and degree can be identified and classified, and the test result is highly accurate especially combined with principle component analysis.
We present an adaptive wavelet packet based speech enhancement method with robust voice activity detection (VAD) in non-stationary noise environment. The proposed method can be divided into two main procedures. The first procedure is a VAD with adaptive wavelet packet transform. And the other is a speech enhancement procedure based on the proposed VAD method. The proposed VAD method shows remarkable performance even in low SNRs and non-stationary noise environment. And subjective evaluation shows that the performance of the proposed speech enhancement method with wavelet bases is better than that with Fourier basis.
웨이블릿 패킷 변환된 분할계수의 상관관계를 이용하여 고주파 성분이 많이 포함된 영상을 효율적으로 압축하는 새로운 영상부호화기를 제안한다. 제안된 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘은 부대역간에 새로운 부모-자식 관계를 도출하고, 이에 따라 계수검색순서(CPSO)를 정의하여 제로트리 방식으로 부호화하여 영상 복원시의 오차를 감소시킨다. 그 결과 기존의 웨이블릿 기반 알고리즘들과 비교하여 복원오차에 대해 성능이 개선되었다. 특히 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 경우 기존 알고리즘에 비해 처리방법이 간단하면서도 높은 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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