Kim, Ghiseok;Kim, Dae-Yong;Kim, Geon Hee;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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제38권1호
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pp.48-54
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2013
Purpose: This study evaluated the feasibility of using a discrete wavelet transform (DWT) method as a preprocessing tool for visible/near-infrared spectroscopy (VIS/NIRS) with a spectroscopic transmittance dataset for predicting the internal quality of cherry tomatoes. Methods: VIS/NIRS was used to acquire transmittance spectrum data, to which a DWT was applied to generate new variables in the wavelet domain, which replaced the original spectral signal for subsequent partial least squares (PLS) regression analysis and prediction modeling. The DWT concept and its importance are described with emphasis on the properties that make the DWT a suitable transform for analyzing spectroscopic data. Results: The $R^2$ values and root mean squared errors (RMSEs) of calibration and prediction models for the firmness, sugar content, and titratable acidity of cherry tomatoes obtained by applying the DWT to a PLS regression with a set of spectra showed more enhanced results than those of each model obtained from raw data and mean normalization preprocessing through PLS regression. Conclusions: The developed DWT-incorporated PLS models using the db5 wavelet base and selected approximation coefficients indicate their feasibility as good preprocessing tools by improving the prediction of firmness and titratable acidity for cherry tomatoes with respect to $R^2$ values and RMSEs.
본 논문에서는 이진 로고영상의 1레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 워터마크로 사용하여 대상영상의 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입하였다. 이것이 본 논문에서 제안한 영상융합이다. 워터마크는 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입시 중요 계수들에 삽입된다. 중요 계수는 영상에서 중요한 윤곽선이나 중요 평탄 영역의 정보를 가지고 있다. 워터마크는 절대값이 임계값 이상인 중요계수들에 삽입된다. 강건성을 위해 워터마크의 삽입 가중치로 계수값들의 표준편차를 이용한다. 따라서 제안 기법은 영상에 적응적 기법이며, 워터마크가 삽입된 영상이 절단이나 필터링 또는 압축으로 왜곡되었을 때 제안된 두 가지 검출 알고리즘이 왜곡에 적응적으로 사용될 수 있다.
Need of power stability, reliability is increased, as using of sensitive: nonlinear load are increasing. Therefore, Power Quality Problems become the center of public interest. Many kinds of algorithms have been studied for monitoring of Power Quality Problems. Monitoring algorithms of using RMS, FT and the others are easy to applicate to system. But, it is not enough to monitor all of Foyer. Quality problems. Wavelet Transform is more proper to applicate. so, This paper presents measurement system using discrete wavelet transform.
In recent years, vision sensors are widely used to mobile robot for navigation or exploration. The analog signal transmission of visual data being used in this area, however, has some disadvantages including noise weakness in view of the data storage. A large amount of data also makes it difficult to use this method for a mobile robot. In this paper, a digital data compressing technology based on MPEG4 which substitutes for analog technology is proposed to overcome the disadvantages by using DWT(Discreate Wavelet Transform) instead of DCT(Discreate Cosine Transform). The TI Company's DSP chip, TMS320C6711, is used for the image encoder, and the performance of the proposed method is evaluated by PSNR(Peake Signal to Noise Rates), QP(Quantization Parameter) and bitrate.
본 논문에서는 운동 중 실시간 구현을 위해 정확한 QRS 검출이 가능한 이산 웨이블릿 연산을 임펄스 응답으로 근사화 하여 연산량을 줄였다. 또한, 지속적인 QRS 검출로부터 부정맥, 빈맥 그리고 서맥등의 정보를 제공한다. 제안 알고리듬은 운동 중 수집된 생체신호를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가한다.
Electrophysiological recordings are considered a reliable method of assessing a person's alertness. Sleep medicine is asked to offer objective methods to measure daytime alertness, tiredness and sleepiness. As EEG signals are non-stationary, the conventional method of frequency analysis is not highly successful in recognition of alertness level. In this paper, EEG signals have been analyzed using wavelet transform as well as discrete wavelet transform and classification using statistical classifiers such as euclidean and mahalanobis distance classifiers and a promising method SVM (Support Vector Machine). As a result of simulation, the average values of accuracies for the Linear Discriminant Analysis (LDA)-Quadratic, k-Nearest Neighbors (k-NN)-Euclidean, and Linear SVM were 48%, 34.2%, and 86%, respectively. The experimental results show that SVM classification method offer the better performance for reliable classification of the EEG signal in comparison with the other classification methods.
Processing Plasmas are very sensitive to a variation in process parameters, To maintain process quality and device field, plasma malfunction should be tightly monitored with high sensitivity. A new monitoring method is presented and this was accomplished by applying discrete wavelet transformation to X-ray photoelectron spectroscopy. XPS data were collected during a plasma etching of silicon carbide. Various effects of DWT factor on fault sensitivity were optimized experimentally. Compared to raw data, total percent sensitivity for DWT data demonstrated a significantly improved sensitivity to plasma faults induced by bias power.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.249-255
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2014
We present a simple method to watermark three-dimensional (3D) triangular meshes that have been generated from the depth data of the Kinect sensor. In contrast to previous methods, which maintain the shape of 3D triangular meshes and decide the embedding place, requiring calculations of vertices and their neighbors, our method is based on selecting one of the coordinate axes. To maintain shape, we use discrete wavelet transform and constant regularization. We know that the watermarking system needs the information to be embedded; we used a text to provide that information. We used geometry attacks such as rotation, scales, and translation, to test the performance of this watermarking system. Performance parameters in this paper include the vertices error rate (VER) and bit error rate (BER). The results from the VER and BER indicate that using a correction term before the extraction process makes our system robust to geometry attacks.
In this paper, we propose a new super-resolution technique based on interpolation of the high-frequency subband images obtained by discrete wavelet transform (DWT) and the input image. The proposed technique uses DWT to decompose an image into different subband images. Then the high-frequency subband images and the input low-resolution image have been interpolated, followed by combining all these images to generate a new super-resolved image by using inverse DWT. The proposed technique has been tested on Lena, Elaine, Pepper, and Baboon. The quantitative peak signal-to-noise ratio (PSNR) and visual results show the superiority of the proposed technique over the conventional and state-of-art image resolution enhancement techniques. For Lena's image, the PSNR is 7.93 dB higher than the bicubic interpolation.
Analysis of faults in induction motors has become a major field of research due to importance of loss and damage reduction and maximum online performance of motors. There are several methods to analyze the faults in an induction motor from conventional Fourier transform to modern decision-making neural networks. Considering detectability of fault among all methods, a new fault detection solution has been proposed; it is called as frequency-domain Discrete Wavelet Transform (FD-DWT). In this method, the stator current is decomposed through series of low- and high-pass filters and consequently, the fault characteristics are more visible, because additional components have been reduced. The objective of this paper is early detection of input voltage unbalance in induction motor using wavelet transform in frequency domain. Experimental results show the effectiveness of the proposed method in early detection of faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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