• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.221-229
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• 2004

The Continuous Wavelets Transform project signal f(t) to "Time-scale"plan utilizing the time varied function which called "wavelets". This Transformation permit to analyze scale time dependence of signal f(t) thus the local or global scale properties can be extracted. Moreover, the signal f(t) can be reconstructed stably by utilizing the Inverse Continuous Wavelets Transform. In this paper, the EEG signal is analyzed by wavelets coherence method and the De-noising procedure is represented.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.84-93
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• 2010

이 논문은 이산신호가 연속적으로 입력될 때, 이산신호에서 고속으로 파라미터를 추정하고, 그 결과를 시각화하는 방법에 대해서 기술하고 있다. 이 논문은 이산푸리에변환에서 직접 파라미터를 추정하는 고속파라미터 추정 알고리즘을 적용하여 연속신호에서 파라미터를 추정하고, 추정한 중요 파라미터들을 효율적으로 시각화하는 방법에 대해서 기술하고 있다. 이 논문에서 제안한 연속신호에 대한 저주파 파라미터 추정방법을 3개의 모드를 가진 시험함수에 적용하여 제안한 알고리즘과 시각화의 효율성을 검증하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제8권4호
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• pp.61-67
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• 1999

In turning the chip may be produced in the form of continuous chip or discontinuous one. Continuous chips produced at high speed machining may hit the newly cut workpiece surface and adversely affect the appearance of the surface finish and may interfere with tool and sometimes induce tool fracture. In this study relationship between AE signal and chip form was experimentally investigated, The experimental results show that types of chip form are possible to be classified from the AE signal using fuzzy logic.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-33
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• 2017

본 논문에서는 여러 곳에서 통용되고 있는 기존의 CW(continuous-wave) 레이더 송수신모델을 수정한 송수신모델을 제안한다. 최근에 심장박동과 호흡을 검출하기 위해 기존신호모델을 기반으로 CW(continuous-wave) 레이더에 대한연구가 진행 되고 있다. 그러나 이 통용되고 있는 수신모델은 인체 공학적으로 개념과 일치하지 않기 때문에 이모델을 근거로 실험을 할 경우 실제 개발되는 시스템 성능을 정확하게 예측할수 없다. 본 논문에서는 인체 공학상 개념과 일치하는 수정된 CW(continuous-wave) 레이더 송수신모델을 제안하고 가운시안 잡음rhk 다중경로 환경에서 심장박동 및 호흡검출에 대한 시뮬레이션을 수행하고 이를 기존수신모델과의 심장박동과 호흡검출에 대한 성능을 비교 분석한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.77-83
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• 2020

The Linear system analysis for physical system is very powerful tool for system diagnostic utilizing relationship between the input signal and output signal. This method utilized generally to investigate physical properties of system and the nondestructive test by ultrasonic signals. This method can be explained by linear system theory. In this paper the Continuous Wavelets Transform is utilized to search the relation between the linear system and continuous wavelets transform.

• 한국해양공학회지
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• 제33권6호
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• pp.627-631
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• 2019

Recently, researchers in Korea and abroad actively have conducted research activities using the ARAON, a Korean icebreaking research vessel. The ARAON regularly conduct research activities in the Arctic and Antarctic waters every year. The icebreaking mode, which can be either continuous breaking or ramming, is determined by the conditions of the ice and the ice-covered waters. When the icebreaker encounters thick sea ice or an ice ridge, ramming is used. At that time, the speed of the ship generally is slower than that of continuous icebreaking. In this study, the ice load signal at the time of repetitive ramming during ARAON's 2012 Antarctic research voyage was analyzed. The time history of the ice load signal and the change in the speed of the ship used in ramming were compared with these values during continuous icebreaking.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.29-36
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• 2009

비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더(Radar), 통신(telecommunication), 생체공학, 지질탐사, 음향 등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상신호는 일반적으로 시간에 따라 신호의 물리적 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호의 주파수를 의미한다. 이 논문에서는 순간 주파수를 결정하기 위한 연속 웨이브렛 변환의 적용에 대하여 논하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.144-152
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• 2007

기존의 심음분류를 위한 연구들은 인공신경망을 이용하여 주로 이루어졌다. 그러나 심음신호의 통계적 특성을 분석 한 결과 HMM의 의한 신호모델링이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 다양한 질병을 나타내는 심음신호를 HMM을 이용하여 모델링 하고 인식성능이 심음신호의 클러스터링에 따라서 많이 좌우되는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 환경에서의 심음신호는 그 시작과 끝나는 시점이 정해지지 않은 연속신호이다. 따라서 HMM을 이용한 심음분류를 위해서는 연속적인 심음신호로부터 한 사이클의 분할된 심음을 추출할 필요성이 있다. 일반적으로 수동분할은 분할오류를 발생시키며 실시간 심음인식에 적합하지 않으므로 분할과정이 필요치 않는 ergodic형 HMM을 변형하여 사용할 것을 제안하였다. 그리고 제안된 HMM은 연속심음을 이용한 분류실험에서 매우 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.8-15
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• 2005

비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더, 통신, 지질탐사, 음향, 생체공학 응용등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상 신호는 일반적으로 시간의 변환에 따라 신호의 스페트럼 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호성분의 주파수를 의미한다. 따라서 열거한 레이더, 음향, 생ㅊ신호등에 있어서 순간 주파수는 신호의 물리적 특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이 논문에서는 연속 웨이브렛 변환을 이용한 비정상 신호의 순간 주파수를 결정에 대하여 연구하였고, 기존의 방법과 비교하였다. 신호에 잡음이나 여러 가지의 주파수가 중첩되어 있는 경우, 기존에 방법들로서는 정확한 순간 주파수를 결정할 수 없는 반면, 웨이브렛 변환을 이용한 경우, 신호의 성분에 관계없이 상당히 정확한 순간주파수를 결정할 수 있음에 대하여 설명하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2008

In this study the complex-valued continuous wavelet transform (CWT) has been applied in detection of Electrocardiograms (ECG) as response to various signal classification methods such as Fourier transforms and other tools of time frequency analysis. Experiments have shown that CWT may serve as a detector of non-stationary signal changes as ECG. The tested signal is corrupted by short time events. We applied CWT to detect short-time event and the result image representation of the signal has showed us that one can easily find the discontinuity at the time scale representation. Analysis of ECG signal using complex-valued continuous wavelet transform is the first step to detect possible changes and alternans. In the second step, modulus and phase must be thoroughly examined. Thus, short time events in the ECG signal, and other important characteristic points such as frequency overlapping, wave onsets/offsets extrema and discontinuities even inflection points are found to be detectable. We have proved that the complex-valued CWT can be used as a powerful detector in ECG signal analysis.