• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.238-245
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• 2016

Inverters are considered the basic building blocks of industrial electrical drive systems that are widely used for various applications; however, the failure of electronic switches mainly affects the constancy of these inverters. For safe and reliable operation of an electrical drive system, faults in power electronic switches must be detected by an efficient system that is capable of identifying the type of faults. In this paper, an open switch fault identification technique for a three-phase inverter is presented. Single, double, and triple switching faults can be diagnosed using this method. The detection mechanism is based on stator current analysis. Discrete wavelet transform (DWT) using Daubechies is performed on the Clarke transformed (-) stator current and features are extracted from the wavelets. An artificial neural network is then used for the detection and identification of faults. To prove the feasibility of this method, a Simulink model of the DWT-based feature extraction scheme using a neural network for the proposed fault detection system in a three-phase inverter with an induction motor is briefly discussed with simulation results. The simulation results show that the designed system can detect faults quite efficiently, with the ability to differentiate between single and multiple switching faults.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1233-1241
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• 2019

The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.341-348
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• 2013

A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권2호
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• pp.35-42
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• 2016

Electrocardiogram (ECG) signal gives a clear indication whether the heart is at a healthy status or not as the early notification of a cardiac problem in the heart could save the patient's life. Several methods were launched to clarify how to diagnose the abnormality over the ECG signal waves. However, some of them face the problem of lack of accuracy at diagnosis phase of their work. In this research, we present an accurate and successive method for the diagnosis of abnormality through Discrete Wavelet Transform (DWT), QRS complex detection and Support Vector Machines (SVM) classification with overall accuracy rate 95.26%. DWT Refers to sampling any kind of discrete wavelet transform, while SVM is known as a model with related learning algorithm, which is based on supervised learning that perform regression analysis and classification over the data sample. We have tested the ECG signals for 10 patients from different file formats collected from PhysioNet database to observe accuracy level for each patient who needs ECG data to be processed. The results will be presented, in terms of accuracy that ranged from 92.1% to 97.6% and diagnosis status that is classified as either normal or abnormal factors.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1119-1128
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• 2001

본 논문에서는 이차원(2-D) 이산 웨이블릿 면환(Discrete Wavelet Transform, DWT)을 이용한 연상압축기를 FPGA 칩에서 실시간으로 동작 가능하도록 하는 효율적인 메모리 스케줄링 방법(E$^2$M$^2$)을 제안하였다. S/W적으로 위의 메모리 사상 방법을 검증한 후, 실제로 상용화된 SFRAM을 선정하여 메모리 제어기를 구현하였다. 본 논문에서는 Mallet-tree를 이용한 2-D DWT 영상압축 칩을 구현할 경우를 가정하였다. 이 알고리즘은 연산 과정에서 많은 데이터를 정장하여야 하는데, FPGA는 많은 데이터를 저장할 수 있는 메모리가 내장되어 있지 않으므로 외부 메모리를 사용하여야 한다. 외부메모리는 열(row)에 대해서만 연속(burst) 읽기, 쓰기 동작이 가능하기 때문에 Mallet-tree 알고리즘의 데이터 입출력을 그대로 적용할 경우 실시간 동작을 수행하는 DWT 압축 칩을 구현할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 쓰기를 수행할 경우에는 메모리 셀(cell)의 수직 방향을 저장시키고 읽기를 수행할 때는 수평으로 데이터의 연속 읽기를 수행함으로써 필터가 항상 수평 방향에 위치하게 하는 방법을 제안하였다. 입방법을 C-언어로 DWT 커넬(Kernel)과 메모리의 에뮬레이터(emulator)를 구현하여 실험한 결과, Mallat-tree 이론을 그대로 적용시켰을 때와 동일한 필터링을 수행할 수 있음을 검증하였다. 또한, 상용화된 SDRAM의 메모리 제어기를 H/W로 구현하여 시뮬레이션 함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 실제적인 하드웨어로 실시간 동작을 할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.351-358
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• 2002

DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1437-1446
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.196-202
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• 2016

본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 정상 웨이블릿 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율(specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavelet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 정상 웨이블릿 변환 기법을 이용하여 분석하였고, 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1575-1581
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• 2003

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터의 획득, 전송, 저장을 위한 멀티 미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나, 여전히 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 노이즈가 발생하고 있으며, 이러한 노이즈를 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 노이즈를 제거하기 위해 기존에 FFT와 STFT 등이 있었으나, 신호에 대한 시간정보를 알 수 없고 시간-주파수 국부성이 상충관계를 갖는다. 따라서, 이러한 한계를 극복하기 위해 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 데이터 특징 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 갖는다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저와 적응-길이 메디안 필터를 사용하여 임펄스 노이즈를 제거하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.353-356
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• 2002

In this paper, we design an efficient, scalable one-dimensional discrete wavelet transform (1DDWT) filter using data reorder unit (DRU). At each level, the required hardware is optimized by sharing multipliers and adders because the input rate is reduced by a factor of two at each level due to decimation. The proposed architecture shows 100% hardware utilization by balancing hardware with input rate. Furthermore, sharing the coefficients of the highpass and the lowpass filters using the mirror filter property reduces the number of multipliers and adders by half. We designed a scalable DRU that efficiently reorders and feeds inputs to highpass and lowpass filters. The proposed DRU-based architecture is so regular and scalable that it can be easily extended to an arbitrary 1D DWT structure with M taps and J levels. Compared to other architectures, the proposed DWT filter shows efficiency in performance with relatively less hardware.