In this paper, we propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity using the fast running FIR filtering efficiently We compared the performance of the proposed algorithm with time and frequence domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using speech or acoustic field.
Wavelet transform technique is applied to two important electromagnetic problems:1) to analyze the frequency-domain radar echo from finite-size targets and 2) to the integral solution of two- dimensional electromagnetic scattering problems. Since the frequency- domain radar echo consists of both small-scale natural resonances and large-scale scattering center information, the multiresolution property of the wavelet transform is well suited for analyzing such ulti-scale signals. Wavelet analysis examples of backscattered data from an open- ended waveguide cavity are presented. The different scattering mechanisms are clearly resolved in the wavelet-domain representation. In the wavelet transform domain, the moment method impedance matrix becomes sparse and sparse matrix algorithms can be utilized to solve the resulting matrix equationl. Using the fast wavelet transform in conjunction with the conjugate gradient method, we present the time performance for the solution of a dihedral corner reflector. The total computational time is found to be reduced.
This paper introduces wavelets and shows that they may be efficient and useful for the detection of general faults in power system. The wavelet transform of a signal consists in measuring the "similarity" between the signal and a set of translated and scaled versions of a "mother wavelet". The "mother wavelet" is a chosen fast decaying oscillation function. A number of mother wavelet for signal analysis have been proposed and some of them are in use in fault detection. However, the performance of fault detection depend on used mother wavelet. In the present paper a comparative evaluation of different mother wavelets for low impedance fault detection is performed. The discussion is focused in well-known mother wavelet based wavelet transform. Several families of wavelets are used to analyse transient earth fault signals in a 345kV model system as generated by EMTP.
Recently, the subject of \"wavelet analysis\" has drawn much attention from both mathematical and engineering application fields such as Signal Processing, Compression/Decomposition, Statistics and ets. Analogous to Fourier analysis, wavelets is a versatile tool with very rich mathematical content and great potential for applications. Specially, wavelet transform uses localizable various mother wavelet functions in time-frequency domain. In this paper, discrimination analyses of acquired electrical current signals for each and mixed loads were tried by using Morlet wavelet transform. Their representative loads were classified as TV, DRY(Dryer), REF(Refrigerate), and FL(Fluorescent Lamp).
본 논문에서는 Sharipo에 의해 소개된 EZW(embedded zerotree wavelet) 알고리즘을 개선하여 실시간 처리가 가능하며 효율이 더 좋은 방법을 제안하였다. 기존의 EZW는 각각의 심벌(symbol)마다 2비트를 할당하는데 이는 각 대역(band)에서 나타날 수 있는 심벌의 수를 고려하지 않고 부호화를 수행하는 것이므로 압축 효율이 떨어지는 단점이 있으며 부호화 과정에서 제로트리 코딩(zerotree coding)을 함으로써 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 각 역별로 심별마다 가변 비트를 할당하여 압축 효율을 높였다. 그리고 Backscan방식을 사용하여 부호화 시간을 상당히 단축하였고 웨이블릿(wavelet) 변환을 리프팅 구조로 나타내어 전체적인 부호화 시간을 줄였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 EZW보다 PSNR은 약 0.3∼l.5[㏈], 부호화 시간은 2∼10배 이상 향상됨을 확인하였다.
웨이브릿 변환은 시간 및 주파수에 대하여 국부성을 가지며, 비정상상태의 신호를 해석하는데 유용하다. 웨이브릿 변환에서의 기저함수들은 원형 웨이브릿을 천이(translation) 및 확장/수축(dilation)을 시킴으로서 만들어진다. 본 논문은 두 개의 웨이브릿을 선형적으로 조합한 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 시간-주파수 분석방법을 제안하였다. 그리고 제안된 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 진단모니터링 시스템에 적용하였다. 제안한 선형조합 웨이브릿 변환 분석 방법의 유효성을 검증하기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform), Daubechies, Haar 기법과 비교한다. 분석 대상 신호로는 linear chirp 신호, 팬 소음신호, 회전체 회전신호, 전기신호를 사용하였다. 그 결과는 정상상태 신호처럼 비정상상태 시간 신호를 나타내는데 적당하다. 또한 선형조합 웨이브릿을 사용한 진단 모니터링 시스템은 효과적인 신호분석을 수행한다.
This paper presents study of efficiency of wavelet transformation for on-line chatter detection during hard fuming process. From comparison with other time series and statistical methods such as fast fourier transformation (FFT), Kurtosis and standard deviation (STD), wavelet transform is better than others in on-line chatter detection. With using wavelet function with pseudo frequency corresponding to chatter frequency, chatter could be detected more sensitively. And for both force signal from dynamometer and displacement signal from capacitance type cylindrical sensor (CCS), wavelet transform with DB2 function on level 4 could be well used for chatter detection in hard turning process.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.169-174
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2000
In this paper, Haar wavelet-based neural network is described for the identification and control of discrete-time nonlinear dynamical systems. Wavelets are suited to depict functions with local nonlinearities and fast variations because of their intrinsic properties of finite support and self-similarity. Due to the orthonormal properties of Haar wavelet functions, wavelet neural networks result in a greatly simplified training problem. This wavelet-based scheme performs adaptively both the identification of nonlinear functions and the control of the overall system, while the multilayer neural network is applied to the control system just after its sufficient learning of the unknown functions. Simulation shows that the wavelet network can be a good alternative to a multilayer neural network with backpropagation.
본 논문에서는 뛰어난 에너지 압축성능에 의해 영상압축을 포함한 여러 응용분야에서 널리 사용되고 있는 웨이브렛 변환 필터를 ASIC(Application Specific Intergrated Circuit) 설계하였으며, 동작 특성 및 성능은 Verilog-HDL(Hardware Discription Language)를 통해 구현 및 분석하였다. 본 논문에서 설계한 웨이브렛 변환 필터는 데이터의 처리 속도를 향상시키기 위해 라인메모리(line memory)를 사용하였다. 이는 일반적으로 fast-page mode로 DRAM 데이터를 읽고 쓸 때에 수평방향으로는 데이터의 입출력이 빠르게 행해지는 반면 수직방향으로는 수평방향에 비해 현저하게 입출력 속도가 떨어지게 되는 단점을 개선하기 위해서이다. 그 결과 칩의 크기가 커지는 반면 1 프레임 처리속도가 4.66ms로 TV 동영상 데이터 1 프레임 처리속도의 한계인 33ms를 충분히 만족하여 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었다.
A theory of binary wavelets has been recently proposed by using two-band perfect reconstruction filter banks over binary field . Binary wavelet transform (BWT) of binary images can be used as an alternative to the real-valued wavelet transform of binary images in image processing applications such as compression, edge detection, and recognition. The BWT, however, requires large amount of computations since its operation is accomplished by matrix multiplication. In this paper, a fast BWT algorithm which utilizes filtering operation instead or matrix multiplication is presented . It is shown that the proposed algorithm can significantly reduce the computational complexity of the BWT. For the decomposition and reconstruction or an N ${\times}$ N image, the proposed algorithm requires only 2LN$^2$ multiplications and 2(L-1)N$^2$addtions when the filter length is L, while the BWT needs 2N$^3$multiplications and 2N(N-1)$^2$additions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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