본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 새로운 방법을 제안한다. 공간과 주파수 영역에서 디지털 홀로그램의 특성을 분석하여 디지털 홀로그램을 다루는데 필요한 정보를 얻는다. 얻어진 정보들을 종합하여 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 암호화 효과를 수치 및 시각적으로 분석하여 최적의 파라미터를 제시한다. 따라서 별도의 분석과정 없이 본 논문에서 제시된 파라미터를 이용하여 효율적으로 암호화를 수행할 수 있다. 실험결과를 살펴보면 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화하더라도 객체를 분간할 수 없다. 부대역의 패킷화 정보와 암호화 시 이용한 키를 전체 암호키로 이용할 수 있다.
The wind-induced dynamic response of large-span flexible structures includes two important components-background response and resonant response. However, it is difficult to separate the two components in time-domain. To solve the problem, a relational expression of wavelet packet coefficients and power spectrum is derived based on the principles of digital signal processing and the theories of wavelet packet analysis. Further, a new approach is proposed for separation of the background response from the resonant response. Then a numerical example of frequency detection is provided to test the accuracy and the spectral resolution of the proposed approach. In the engineering example, the approach is applied to compute the power spectra of the wind-induced response of a large-span roof structure, and the accuracy of spectral estimation for stochastic signals is verified. The numerical results indicate that the proposed approach is efficient and accurate with high spectral resolution, so it is applicable for power spectral computation of various response signals of structures induced by the wind. Moreover, the background and the resonant response time histories are separated successfully using the proposed approach, which is sufficiently proved by detailed verifications. Therefore, the proposed approach is a powerful tool for the verification of the existing frequency-domain formulations.
Locating and assessing the severity of damage in large or complex structures is one of the most challenging problems in the field of civil engineering. Considering that the wavelet packet transform (WPT) has the ability to clearly reflect the damage characteristics of structural response signals and the artificial neural network (ANN) is capable of learning in an unsupervised manner and of forming new classes when the structural exhibits change, this paper investigates a multi-stage structural damage diagnosis method by using the WPT and ANN based on "energy-damage" theory, in which, the wavelet packet component energies are first extracted to be damage sensitive feature and then adopted as input into an improved back propagation (BP) neural network model for damage diagnosis in a step by step mode. To validate the efficacy of the presented approach of the damage diagnosis, the benchmark structure of the American Society of Civil Engineers (ASCE) is employed in the case study. The results of damage diagnosis indicate that the method herein is computationally efficient and is able to detect the existence of different damage patterns in the simulated experiment where minor, moderate and severe damages corresponds to involving in the loss of stiffness on braces or the removal bracing in various combinations.
급변하는 정보 및 통신기술의 발달에 따라 멀티미디어 데이터의 효율적인 압축 기술에 관한 심층적 연구 필요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 신호 중 음성 및 음향 신호 데이터 압축과 관련하여 웨이브렛 기반의 압축 알고리즘 구조를 설계하였다. 2-band 구조와 웨이브렛 packet 구조에서의 압축의 효율성에 대하여 조사하고, 각 구조에서 웨이브렛 기저함수로 Daubechies 웨이브렛 계수와 Coiflet 계수를 사용하여 구조에서의 효율성 및 재생오차를 조사하였다. 최종 압축은 Huffman code를 사용하여 압축율(CR) 및 재생오차(PRD)를 기존의 DCT와 비교분석하였다.
본 논문에서는 오디오의 저작권을 보호하고 공격에 강인한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 공격에 강인한 워터마킹 알고리즘을 구현하기 위해 신호의 주요 부분인 피치가 포함된 대역에 워터마크를 삽입한다. 일반적으로 피치가 포함된 대역은 에너지가 상대적으로 높은 특성을 이용하여 웨이블릿 패킷 변환으로 대역을 나누고 각각의 대역별 에너지를 계산하여 워터마크를 삽입할 위치를 선정한다. 그리고 선정한 대역의 신호를 주파수 영역으로 변경한 후 문턱값 이상의 값을 가지는 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 주파수 크기 응답에 따라 적응적인 스텝 사이즈를 이용하여 주파수 응답의 최대값이 크면 더 큰 스텝 사이즈로 워터마크를 삽입할 수 있으므로 공격에 강인하다. 검출은 블라인드 검출 방식으로 유클리디안 거리를 이용한다. 제안한 방법은 오디오 워터마크 벤치마킹에서 BER이 대부분의 공격에서 5%이하로 나타나 공격에 강인한 결과를 보였다.
Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 시네마와 같은 영상의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 새로운 방법을 제안한다. 공간과 주파수 영역에서 영상의 특성을 분석하여 영상을 다루는데 필요한 정보를 얻는다. 얻어진 정보들을 종합하여 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 암호화 효과를 수치 및 시각적으로 분석하여 최적의 파라미터를 제시한다. 따라서 별도의 분석과정 없이 본 논문에서 제시된 파라미터를 이용하여 효율적으로 암호화를 수행할 수 있다. 실험결과를 살펴보면 전체 데이터 중에서 단지 0.18%의 데이터만을 암호화하더라도 객체를 분간할 수 없다. 부대역의 패킷화 정보와 암호화 시 이용한 키를 전체 암호키로 이용할 수 있다.
최근 고전압 전력기기에서의 부분방전을 측정하기 위한 다양한 절연진단 기술들이 소개되었다. 부분방전 신호는 아주 미약하고 주변환경의 여러잡음에 쉽게 영향을 받으므로 주위 노이즈와의 구별이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 부분방전 검출법중 부분방전에 의해 방사되는 전자파를 안테나로 측정하는 방사전자파법을 이용하여 변전소 구내의 배경잡음과 실험실내의 모의 부분방전을 방사전자파법에 의해 측정분석하였다. 또한 간섭신호와 모의 부분방전시 방사되는 방사전자파의 특징을 추출하고, 그 인식을 위하여 웨이브렛 패킷 변환을 이용하였다. 그 결과 간섭신호와 부분방전의 특정주파수대역의 시간정보 특징으로 그 차이를 구별할 수 있었다.
EMG pattern recognition is essential for the control of a multifunction myoelectric hand. The main goal of this study is to develop an efficient feature projection method for EMC pattern recognition. To this end, we propose a linear supervised feature projection that utilizes linear discriminant analysis (LDA). We first perform wavelet packet transform (WPT) to extract the feature vector from four channel EMC signals. For dimensionality reduction and clustering of the WPT features, the LDA incorporates class information into the learning procedure, and finds a linear matrix to maximize the class separability for the projected features. Finally, the multilayer perceptron classifies the LDA-reduced features into nine hand motions. To evaluate the performance of LDA for the WPT features, we compare LDA with three other feature projection methods. From a visualization and quantitative comparison, we show that LDA has better performance for the class separability, and the LDA-projected features improve the classification accuracy with a short processing time. We implemented a real-time pattern recognition system for a multifunction myoelectric hand. In experiment, we show that the proposed method achieves 97.2% recognition accuracy, and that all processes, including the generation of control commands for myoelectric hand, are completed within 97 msec. These results confirm that our method is applicable to real-time EMG pattern recognition far myoelectric hand control.
This paper presents an optimal implementation of a Daubechies-based pipelined discrete wavelet packet transform (DWPT) processor using finite impulse response (FIR) filter banks. The feed-forward pipelined (FFP) architecture is exploited for implementation of the DWPT on the field-programmable gate array (FPGA). The proposed DWPT is based on an efficient transpose form structure, thereby reducing its computational complexity by half of the system. Moreover, the efficiency of the design is further improved by using a canonical-signed digit-based binary expression (CSDBE) and advanced functional sharing (AFS) methods. In this work, the AFS technique is proposed to optimize the convolution of FIR filter banks for DWPT decomposition, which reduces the hardware resource utilization by not requiring any embedded digital signal processing (DSP) blocks. The proposed AFS and CSDBE-based DWPT system is embedded on the Virtex-7 FPGA board for testing. The proposed design is implemented as an intellectual property (IP) logic core that can easily be integrated into DSP systems for sub-band analysis. The achieved results conclude that the proposed method is very efficient in improving hardware resource utilization while maintaining accuracy of the result of DWPT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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