Hegde, Vijayalaxmi;Jagadale, Basavaraj N.;Naragund, Mukund N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12spc
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pp.556-564
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2021
Numerous spatial and transform-domain-based conventional denoising algorithms struggle to keep critical and minute structural features of the image, especially at high noise levels. Although neural network approaches are effective, they are not always reliable since they demand a large quantity of training data, are computationally complicated, and take a long time to construct the model. A new framework of enhanced hybrid filtering is developed for denoising color images tainted by additive white Gaussian Noise with the goal of reducing algorithmic complexity and improving performance. In the first stage of the proposed approach, the noisy image is refined using a high-dimensional non-local means filter based on Principal Component Analysis, followed by the extraction of the method noise. The wavelet transform and SURE Shrink techniques are used to further culture this method noise. The final denoised image is created by combining the results of these two steps. Experiments were carried out on a set of standard color images corrupted by Gaussian noise with multiple standard deviations. Comparative analysis of empirical outcome indicates that the proposed method outperforms leading-edge denoising strategies in terms of consistency and performance while maintaining the visual quality. This algorithm ensures homogeneous noise reduction, which is almost independent of noise variations. The power of both the spatial and transform domains is harnessed in this multi realm consolidation technique. Rather than processing individual colors, it works directly on the multispectral image. Uses minimal resources and produces superior quality output in the optimal execution time.
Lee, Y. S.;Lee, J.;Kim, H. D.;Park, I. S.;Ko, H. Y.;Kim, S. H.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.22
no.3
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pp.249-257
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2001
The voluntary contracted EMG signal of spinal cord injured patients is very small because the information from central nervous system is not sufficiently transmitted to $\alpha$ motor neuron or muscle fiber. Therefore the acquisited EMG signal from needle or surface electrodes can not be identified obvious voluntary contraction pattern by muscle movement. In this paper we propose the extraction technique of voluntary muscle contraction and relaxation pattern from EMG signal of spinal cord injured patient whose EMG signal is composed of the linear sum of mo색 unit action potentials with two noise sources, additive noise assumed to be white Gaussian noise and high frequency discharge assumed to be not motor unit action potential but impulsive noise. In order to eliminate impulsive noise and additive noise from voluntary contracted EMG signal, we use the FatBear filter which is a nonarithmetic piecewise constant filter, and multiscale nonlinear wavelet denoising processing, respectively. The proposed technique is applied to the EMG signal acquisited from transverse myelitis patients to extract voluntary muscle contraction pattern.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.12
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pp.2641-2646
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2011
In this paper, we studied that the EZW algorithm based in HWT was proposed effective compression technique of wavelet transformed image. The proposed Haar-EZW algorithm is that image was coding by zerotree coding technique using self-similarity of HWT coefficients. If the HWT coefficient is larger than the threshold, that is coding to POS. If the HWT coefficient is smaller than the threshold, that is coding to NEG. If the HWT coefficient is larger than the root of zerotree, that is coding to ZTR. If the HWT coefficient is smaller then the threshold, and if that is not the root of zerotree, that is coding to IZ. This process is repeated until all the HWT coefficients have been encoded completely. This paper is compared Haar-EZW algorithm with Daubechies and Antonini. As the results of compare, it is shown that the PSNR of the Haar-EZW algorithm is better than Daubechies's and Antonini's.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.86-92
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2009
As increasing of using induction motors, the induction motors faults cause serious damage to the industry. Therefore to find out faults of induction motor is recognized as important problem awaiting solution. But to make matters worse, the faults of induction motors often progress through long time. It means that early diagnosis is very important. Many researches have been progressed and general method of diagnosis is using vibration sensor to diagnose fault of induction motor. However, although it is reliability technique, it demands high price and it is difficult to use. This paper presents an implementation of technique for fault diagnosis of induction motor using wavelet transform based stator current and it is composed with algorithm that decides whether fault existence or not using C++ based on windows software. The algorithm will be accomplished in real-time using current data acquisition board and PC automatically with Neural Network algorithm.
Due to the various constraints such as feasible size of data payload and low transmission power, no technical specifications on the voice communication are included in the Zigbee standard. In this paper, a voice coding technique for application to the IEEE 802.15.4 standard, which is the basis of Zigbee communication, is presented. Here, both high compression and good waveform recovery are essential. To meet those requirements, a multi-stage discrete wavelet transform (DWT) block and a binary coding block consisting of two different pulse-code modulations are exploited. Theoretical analysis and simulation results in an indoor wireless channel show that the voice coder with 2-stage DWT is most appropriate from the viewpoint of compression and waveform recovery. When the line-of-sight component is dominant, the voice coding scheme has good recovery capability even in the moderate signal-to-noise power ratios. Hence, it is considered that the presented scheme will be a technical reference for the future recommendation of voice communication exploiting Zigbee.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.2
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pp.97-103
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2010
In this paper, we propose a new digital watermarking technique. The main idea of the proposed algorithm relies on the assumption that any real number can be expressed as a summation of the exponential form with base of 2 and if only consider the first few summations some numbers can be expressed in the same form. Therefore, we can be sure that some amount of changes does not affect the first few summations. The algorithm decomposes a host image in wavelet domain and intensity of the significant wavelet coefficient is expressed in exponential form with base of 2. Multiple barcode watermarks are then embedded by modifying the parity of the exponent. The proposed scheme is semi-blind and also offers either objective or subjective deteew su as well. From extracted watermarks, more accurate watermark is obtained by merging technique as a final watermark. As a simulation result, the proposed algorithm could resist most cases of salt and pepper noise, Gaussian noise and JPEG compression.
So, Yun-Sung;Cho, Hyun-Duck;Kim, Jong-Hyo;Ra, Jong-Beom
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.18
no.3
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pp.223-231
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1997
In this paper, an interframe coding method for volumetric medical images is proposed. By treating interslice variations as the motion of bones or tissues, we use the motion compensation (MC) technique to predict the current frame from the previous frame. Instead of a block matching algorithm (BMA), which is the most common motion estimation (ME) algorithm in video coding, image warping with biolinear transformation has been suggested to predict complex interslice object variation in medical images. When an object disappears between slices, however, warping prediction has poor performance. In order to overcome this drawback, an overlapped block motion compensation (OBMC) technique is combined with carping prediction. Motion compensated residual images are then encoded by using an embedded zerotree wavelet (EZW) coder with small modification for consistent quality of reconstructed images. The experimental results show that the interframe coding suing warping prediction provides better performance compared with interframe coding, and the OBMC scheme gives some additional improvement over the warping-only MC method.
To research the dynamic response of the high-rise structure under the rocking ground motion, which we believed that the effect cannot be ignored, especially accompanied by vertical ground motion. Theoretical analysis and shaking table seismic simulation tests were used to study the response of a high-rise structure to excitation of a H-V-R ground motion that included horizontal, vertical, and rocking components. The use of a wavelet analysis filtering technique to extract the rocking component from data for the primary horizontal component in the first part, based on the principle of horizontal pendulum seismogram and the use of a wavelet analysis filtering technique. The dynamic equation of motion for a high-rise structure under H-V-R ground motion was developed in the second part, with extra P-△ effect due to ground rocking displacement was included in the external load excitation terms of the equation of motion, and the influence of the vertical component on the high-rise structure P-△ effect was also included. Shaking table tests were performed for H-V-R ground motion using a scale model of a high-rise TV tower structure in the third part, while the results of the shaking table tests and theoretical calculation were compared in the last part, and the following conclusions were made. The results of the shaking table test were consistent with the theoretical calculation results, which verified the accuracy of the theoretical analysis. The rocking component of ground motion significantly increased the displacement of the structure and caused an asymmetric displacement of the structure. Thus, the seismic design of an engineering structure should consider the additional P-△ effect due to the rocking component. Moreover, introducing the vertical component caused the geometric stiffness of the structure to change with time, and the influence of the rocking component on the structure was amplified due to this effect.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.10
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pp.1014-1021
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2008
This paper proposes an intelligent sliding mode control method for robotic systems with the unknown bound of model uncertainties. In our control structure, the unknown bound of model uncertainties is used as the gain of the sliding controller. Then, we employ the function approximation technique to estimate the unknown nonlinear function including the width of boundary layer and the uncertainty bound of robotic systems. The adaptation laws for all parameters of the self-recurrent wavelet neural network and those for the reconstruction error compensator are derived from the Lyapunov stability theorem, which are used for an on-line control of robotic systems with model uncertainties and external disturbances. Accordingly, the proposed method can not only overcome the chattering phenomenon in the control effort but also have the robustness regardless of model uncertainties and external disturbances. Finally, simulation results for the five-link biped robot are included to illustrate the effectiveness of the proposed method.
Ratsameewichai, S.;Theera-Umpon, N.;Vilasdechanon, J.;Uatrongjit, S.;Likit-Anurucks, K.
Proceedings of the IEEK Conference
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2002.07a
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pp.110-112
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2002
In this paper, a new technique for Thai isolated speech phoneme segmentation is proposed. Based on Thai speech feature, the isolated speech is first divided into low and high frequency components by using the technique of wavelet decomposition. Then the energy contour of each decomposed signal is computed and employed to locate phoneme boundary. To verity the proposed scheme, some experiments have been performed using 1,000 syllables data recorded from 10 speakers. The accuracy rates are 96.0, 89.9, 92.7 and 98.9% for initial consonant, vowel, final consonant and silence, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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