Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.49-59
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2009
In this paper a watermarking algorithm is proposed to optimize the capacity of the digital watermark insertion in an experimental threshold using the characteristics of human visual system(HVS), adaptive scale factors, and weight functions based on discrete wavelet transform. After the original image is decomposed by a 3-level discrete wavelet transform, the watermarks for capacity optimization are inserted into all subbands except the baseband, by applying the important coefficients from the experimental threshold in the wavelet region. The adaptive scale factors and weight functions based on HVS are considered for the capacity optimization of the digital watermark insertion in order to enhance the robustness and invisibility. The watermarks are consisted of gaussian random sequences and detected by correlation. The experimental results showed that this algorithm can preserve a fine image quality against various attacks such as the JPEG lossy compression, noise addition, cropping, blurring, sharpening, linear and non-linear filtering, etc.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2011.04a
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pp.572-577
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2011
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
Voice activity detectors (VAD) are important in wireless communication and speech signal processing, In the conventional VAD methods, an expression for the likelihood ratio test (LRT) based on statistical models is derived in discrete Fourier transform (DFT) domain, Then, speech or noise is decided by comparing the value of the expression with a threshold, This paper presents a new statistical VAD method based on a signal subspace approach, The probabilistic principal component analysis (PPCA) is employed to obtain a signal subspace model that incorporates probabilistic model of noisy signal to the signal subspace method, The proposed approach provides a novel decision rule based on LRT in the signal subspace domain, Experimental results show that the proposed signal subspace model based VAD method outperforms those based on the widely used Gaussian distribution in DFT domain.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.21
no.6
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pp.27-33
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1984
This paper is an experimental gaudy on the digital hardware implementation of the R2-MF Receiver for 32 channel configurations used in signalling systems between ESS. There are many methods to detect MF signal by DSP techniques, but the requirement for MF detection needs not sharp frequency response, needs only decision about some specific frequencies exist or not at discrete frequency sampling points. The hardware used to implement this algorithm is Am 2900 series "bit-slice microprocessor" chips based on the microprogramming techniques for real time signal processing. And we used the additional Z-80A processor chips for the system control and the decision about which is the right MF signal from the detected MF spectrums. Hence we could enhance the flexibilities of the hardware and the software, this leads that this system is well suits for signalling systems used in TDM ESS.n TDM ESS.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.3
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pp.143-148
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2007
The many studies have been proceeding to express accurately the feature of a sudden signal and a uncertain system in the image processing field. It is well know that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of any signal. However, The frequency transform domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. This paper describes of image analysis by discrete wavelet transform. Wavelet modulus maxima on transformed plane gives the Lipschitz exponent expression, which is useful to examine the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only using the few maxima points. The fractal analysis is applied as an examples. The visualized image of oil flow on a ship model is analyzed. The fractal variable is obtained by the maxima analysis and the good results on the exprement is obtained by the visualized image analysis.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2000.07a
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pp.585-591
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2000
The wavelet transform is the most recent technique for processing signals with time-varying spectra. In this paper, the wavelet transform is utilized to improved the assessment and multi-resolution analysis of acoustic emission signals generating in partial discharge. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals in case of applied voltage 20[kv]. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We applied FIR(Finite Impulse Response)digital filter algorithm in discrete to suppression for random noise. The white noise be included high frequency component denoised as decomposition of discrete wavelet transform level-3. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of acting(the early period, the last period) .
Lee Kwon Soon;Suh Jin Ho;Min Jeong Tak;Lee Young Jin
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.1
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pp.53-60
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2005
The wire rope of container crane is a important component to container transfer system and is used in a myriad of various applications such as elevator, mine hoist, construction machinery, and so on. If it happen wire rope failures in operating, it may lead to the safety accident and economic loss, which is productivity decline, competitive decline of container terminal, etc. To solve this problem, we developed the active and portable wire rope fault detecting system. The developed system consists of three parts that are the fault detecting, signal processing, and remote monitoring part. All detected signal has external noise or disturbance according to circumstances. Therefore we applied to discrete wavelet transform to extract a signal from noisy data that was used filter. As experimental result, we can reduce the expense for container terminal because of extension of exchange period of wire rope for container crane and this system is possible to apply in several fields to use wire rope.
Kim, Jin-Ok;Hwang, Dae-Jun;Paek, Han-Wook;Chung, Chin-Hyun
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.8
no.3
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pp.289-294
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2002
A valid speech-sound block can be classified to provide important information for speech recognition. The classification of the speech-sound block comes from the MRA(multi-resolution analysis) property of the DWT(discrete wavelet transform), which is used to reduce the computational time for the pre-processing of speech recognition. The merging algorithm is proposed to extract valid speech-sounds in terms of position and frequency range. It needs some numerical methods for an adaptive DWT implementation and performs unvoiced/voiced classification and denoising. Since the merging algorithm can decide the processing parameters relating to voices only and is independent of system noises, it is useful for extracting valid speech-sounds. The merging algorithm has an adaptive feature for arbitrary system noises and an excellent denoising SNR(signal-to-nolle ratio).
A blind separation problem in a multiple-input-multiple-output (MIMO) linear time-invariant (LTI) system with finite-alphabet inputs is considered. A discrete-time matrix equation model is used to describe the input-output relation of the system in order to make full use of the advantages of modern digital signal processing techniques. At first, ambiguity problem is investigated. Then, based on the results of the investigation, a new identifiability condition is proposed for the case of an input-data set which is widely used in digital communication. A probability bound such that an arbitrary input matrix satisfies the identifiability condition is derived. Finally, Monte-Carlo simulation is performed to demonstrate the validity of our suggestions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3591-3606
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2014
In this paper, a robust watermarking scheme is proposed that uses the scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm in the discrete wavelet transform (DWT) domain. First, the SIFT feature areas are extracted from the original image. Then, one level DWT is applied on the selected SIFT feature areas. The watermark is embedded by modifying the fractional portion of the horizontal or vertical, high-frequency DWT coefficients. In the watermark extracting phase, the embedded watermark can be directly extracted from the watermarked image without requiring the original cover image. The experimental results showed that the proposed scheme obtains the robustness to both signal processing and geometric attacks. Also, the proposed scheme is superior to some previous schemes in terms of watermark robustness and the visual quality of the watermarked image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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