This paper proposes technique to detect ground fault in railway high voltage distribution lines. Overcurrent relay technique is widely used for detecting one line ground fault that occurs most frequently in railway high voltage distribution lines. However, ground fault in distribution line is usually high impedance fault with arc. Because the fault current magnitude measured in substation is very small, the conventional overcurrent relay can't detect the high impedance ground fault. Therefore this paper proposes the advanced technique using wavelet transform. It extracts D1 component from fault signals and detects fault comparing magnitude of D1 component in each phase. To evaluate this proposed technique, we model distribution system using PSCAD/EMTDC and extract various fault data. In conclusion this technique can detect ground fault including high impedance fault regardless of fault distance, fault impedance etc.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.9
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pp.425-432
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2000
Wavelet transform is a new method fro electric power quality analysis. Several types of mother wavelets are compared using voltage sag data. Investigations on the use of some mother wavelets, namely Daubechies, Symlets, Coiflets, Biorthogonal, are carried out. On the basis of extensive investigations, optimal mother wavelets for the detection of voltage sag are chosen. The recommended mother wavelet is 'Daubechies 4(db4)' wavelet. 'db4', the most commonly applied mother wavelet in the power quality analysis, can be used most properly in disturbance phenomena which occurs rapidly for a short time. This paper presents a discrete wavelet transform approach for determining the beginning time and end time of voltage sags. The technique is based on utilising the maximum value of d1(at scale 1) coefficients in multiresolution analysis(MRA) based on the discrete wavelet transform. The procedure is fully described, and the results are compared with other methods for determining voltage sag duration, such as the RMS voltage and STFT(Short-Time Fourier Transform) methods. As a result, the voltage sag detection using wavelet transform appears to be a reliable method for detecting and measuring voltage sags in power quality disturbance analysis.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1998.04a
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pp.267-272
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1998
A new signal processing technique, the directional harmonic wavelet map(dHWM), is presented to characterize the instantaneous planar motion of a measurement point in a structure from its transient complex-valued vibration signal. It is proven that the auto-dHWM essentially tracks the shape and directivity of the instantaneous planar motion, whereas the phase of the cross-dHWM indicates its inclination angle. Finally, the technique is successfully applied to an automobile engine for characterization of its transient motion during crank-on/idline/engine-off.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.883-900
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2017
In this paper block based blind secure gray image watermarking scheme based on discrete wavelet transform and singular value decomposition is proposed. In devising the proposed scheme, security is given high importance along with other two requirements: robustness and imperceptibility. The use of discrete wavelet transform not only improves robustness but the selection of bands with high tolerance towards noise caused an improvement in terms of imperceptibility. The robustness further improved due to the involvement of singular vectors along with singular values in watermark embedding and extraction process. Finally, to achieve security, the selected DWT band is decomposed into smaller blocks and random blocks are chosen for modification. Furthermore, the elements of left and right singular vectors of selected blocks are chosen based on their dependence upon each other for watermark embedding. Various experiments using different images as host and watermark were conducted to examine and validate the proposed technique. Additionally, the proposed technique is tested against various attacks like compression, affine transformation, cropping, translation, X shearing, scaling, Y shearing, filtering, blurring, different kinds of noises, histogram equalization, rotation, etc. Lastly, the proposed technique is compared with state-of-the-art watermarking techniques and their comparison shows significant improvement of proposed scheme over existing techniques.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.7B
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pp.1378-1383
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1999
In this paper, an effective variable-block-based image compression technique using wavelet transform is proposed. Since the statistical property of each wavelet subband is different, we apply the adaptive quantization to each wavelet subband. In the proposed algorithm, each subband is divided into non-overlapping variable-sized blocks based on directional properties. In addition, we remove wavelet coefficients which are below a certain threshold value for coding efficiency. To compress the transformed data, the proposed algorithm quantizes the wavelet coefficients using scalar quantizer in LL subband and vector quantizers for other subbands to increase compression ratio. The proposed algorithm shows improvements in compression ratio as well as PSNR compared with the existing block-based compression algorithms. In addition, it does not cause any blocking artifacts in very low bit rates even though it is also a block-based method. The proposed algorithm also has advantage in computational complexity over the existing wavelet-based compression algorithms since it is a block-based algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.11
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pp.2304-2310
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2009
This paper presents WSK(wavelet shift keying) that can be improved to bit transmission rate in the digital communication. An algorithm of the conventional modulation is carried out that the scaling function and wavelet are encoded to 1(mark) and 0(space) for the input binary data, respectively. A new modulation technique that uses four carrier frequencies is proposed. Four carrier frequencies are defined as scaling function, inversed scaling function, wavelet, and inversed wavelet, which are encoded to 10, 11, 00 and 01 respectively. An algorithm of the proposed demodulation is decode to the original data using four correlation. As a results of simulation, we confirmed that the proposed method was improved to the performance at twice for the bit transmission rate.
In this paper, we study the technique to improve the performance of the aerial images taken by UAV using daubechies stationary wavelet transform. When aerial images taken by UAV were damaged by gaussian noise very commonly applied, the experiment for image performance improvement was performed. It was known that stationary wavelet transform is the transferring solution to the problem occurred by down sampling from DWT also more efficient to remove noise than DWT. Also haar wavelet is discontinuous function so not efficient for smooth signal and image processing. Therefore, this study is confirmed that the noise can be removed by daubechies stationary wavelet and the performance is improved by haar stationary wavelet.
An index fund is a collective investment scheme that aims to replicate the movements of an index of a specific financial market regardless of market conditions. An index fund is a popular investment alternative because it is much cheaper to run than an active fund and it performs better than actively managed funds. This paper illustrates the usefulness of wavelet analysis in constructing an index fund. The wavelet analysis can decompose the time series data in frequency domain as well as in time domain. The major findings of this paper are as follows. First, the beta coefficient that represents the systematic risk has the scale dependent property. This result can provide important information to the investors with various investment time frequency. Investors can use the betas corresponding to their investment frequencies among the various scale betas estimated by wavelet analysis. Second, we can find the usefulness of wavelet analysis in constructing index fund because the wavelet technique gives less tracking error(difference between the index performance and the index fund performance) than the traditional constructing techniques. The result of this study implies that the wavelet techniques can be an important analytic method to the other financial markets such as option market, futures market, bond markets and currency market.
Moghaddam, Amir Bazrafshan;Bagheripour, Mohammad H.
Earthquakes and Structures
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v.3
no.6
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pp.839-852
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2012
Earthquake records are often analyzed in various earthquake engineering problems, making time-frequency analysis for such records of primary concern. The best tool for such analysis appears to be based on wavelet functions; selection of which is not an easy task and is commonly carried through trial and error process. Furthermore, often a particular wavelet is adopted for analysis of various earthquakes irrespective of record's prime characteristics, e.g. wave's magnitude. A wavelet constructed based on records' characteristics may yield a more accurate solution and more efficient solution procedure in time-frequency analysis. In this study, a low-pass reconstruction filter is obtained for each earthquake record based on multi-resolution decomposition technique; the filter is then assigned to be the normalized version of the last approximation component with respect to its magnitude. The scaling and wavelet functions are computed using two-scale relations. The calculated wavelets are highly efficient in decomposing the original records as compared to other commonly used wavelets such as Daubechies2 wavelet. The method is further advantageous since it enables one to decompose the original record in such a way that a clear time-frequency resolution is obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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