• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.250-255
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• 2005

본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고 복잡한 계산량을 줄이는 새로운 필터 구조를 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용한다. 실제로 합성 음성을 사용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘과의 성능을 비교한다. 그 결과 변환 영역 알고리즘은 기존의 시간영역의 알고리즘보다 수렴속도의 향상을 보였고, 웨이블렛 알고리즘, short-length fast running FIR 알고리즘, fast-short-length fast FIR 알고리즘 그리고 제안한 알고리즘에 대한 비교 연구를 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.1-8
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• 2007

적응신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Squar) 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고, 기존의 wavelet 변환을 고속으로 처리하는 고속화 알고리즘과 비교하여 적은 계산량으로 동일한 성능을 보이는 새로운 형태의 fast running FIR 필터 구조를 제안한다. 제안한 구조를 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용하였다. 실제로 합성 음성을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교 및 분석한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수한 것을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.19-25
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• 2012

An adaptive system is a well-known method for removing noise from noise-corrupted speech. In this paper, we perform a least mean square (LMS) based on wavelet adaptive algorithm. It establishes the faster convergence rate of as compared to time domain because of eigenvalue distribution width. And this paper provides the basic tool required for the FIR algorithm whose algorithm reduces the arithmetic complexity. We consider a new fast short-length running FIR structure in discrete wavelet adaptive algorithm. We compare FIR algorithm and short-length fast running FIR algorithm (SFIR) to the proposed fast short-length running FIR algorithm(FSFIR) for arithmetic complexities.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2706-2713
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• 1997

The fast implementation algorithm of M-band discrete wavelet transform is propsed using the factorization of lossless matrix when the length of discrete orthogonal wavelet bases equals to 2M. In computational complexity when direct filtering method is employed, the number of multiplicationand addition is (2M$^{2}$) and (2M$^{2}$ -M), respectively. But by proposed algorithm, it can be reduced to (M$^{2}$+M) and (M$^{2}$+2M-1), respectively. and it is possible to reduce the compuatational complexity further when unitary matrix employed to design the discrete or thogonal wavelet basis has the fast algorithm.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.179-182
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• 2004

무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.75-81
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• 2007

Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.269-273
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• 2000

This paper describes Active Noise Control (ANC) using Discrete Wavelet Transform (DWT) Domain Least Mean Square (LMS) Method. DWT-LMS is one of the transform domain input decorrelation LMS and improves the convergence speed of adaptive filter especially when the input signal is highly correlated. Conventional transform domain LMS's use Discrete Cosine Transform (DCT) because it offers linear band signal decomposition and fast transform algorithm. Wavelet transform can project the input signal into the several octave band subspace and offers more efficient sliding fast transform algorithm. In this paper, we propose Wavelet transform domain LMS algorithm and shows its performance is similar to DCT LMS in some cases using ANC simulation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.123-130
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• 2022

During the past decades, detection of gear defects remains as a major problem, especially when the gears are subject to non-stationary phenomena. The idea of this paper is to mixture a multilevel wavelet transform with a fast EMD decomposition in order to early detect gear defects. The sensitivity of a kurtosis is used as an indicator of gears defect burn. When the gear is damaged, the appearance of a crack on the gear tooth disrupts the signal. This is due to the presence of periodic pulses. Nevertheless, the existence of background noise induced by the random excitation can have an impact on the values of these temporal indicators. The denoising of these signals by multilevel wavelet transform improves the sensitivity of these indicators and increases the reliability of the investigation. Finally, a defect diagnosis result can be obtained after the fast transformation of the EMD. The proposed approach consists in applying a multi-resolution wavelet analysis with variable decomposition levels related to the severity of gear faults, then a fast EMD is used to early detect faults. The proposed mixed methods are evaluated on vibratory signals from the test bench, CETIM. The obtained results have shown the occurrence of a teeth defect on gear on the 5th and 8th day. This result agrees with the report of the appraisal made on this gear system.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.45-48
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• 2005

In this paper, we propose a new fast running FIR filter structure that improves the convergence speed of adaptive signal processing and reduces the computational complexity. The proposed filter is applied to wavelet based adaptive algorithm. Actually we compared the performance of the proposed algorithm with other algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, We know the proposed algorithm is prefer than the existent algorithm.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.361-364
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• 1995

Wavelet Transform is a new tools for signal processing, such as data compressing extraction of parameter for Reconition and Diagnostics. This transform has an advandage of a good resolution compared to Fast Fourier Transform (FFT) In this study, we employ the wavelet transform for analysis of Acoustic Emission raw signal generated form rotary compressor. In abnormal condition of rotary compressor, the state of operating condition can be classified by analizing coefficient of wavelet transformed signal.