The effectiveness of wavelet transform in detecting delamination damages in multilayered composite beams and plates is studied here. The damaged composite beams and plates are modeled in finite element software ABAQUS and the first few mode shapes are obtained. The mode shapes of the damaged structures are then wavelet transformed. It is observed that the distribution of wavelet coefficients can identify the damage location of beams and plates by showing higher values of wavelet coefficients at the position of damage. The effectiveness of the method is studied for different boundary conditions, damage location and size for single as well as multiple delaminations in composite beams and plates. It is observed that both discrete wavelet transform (DWT) and continuous wavelet transform (CWT) can detect the presence and location of the damaged region from the mode shapes of the structures. DWT may be used to approximately evaluate the size of the delamination area, whereas, CWT is efficient to detect smaller delamination areas in composites.
In this paper, we propose an implementation of an efficient parallel Radon transform on TMS320C80-based system. For an N$\times$N SAR image, we can obtain O(NM/p) of the conventional parallel Radon transform, by representing the projection patterns in Radon space variables instead of the image space variables, and pipelining the algorithm, where p is the number of processors and M is the number of projection angles. Also, we can reduce the time for the dynamic load distribution among the nodes and the communication overheads of accessing the global memories, by pipelining the memory and processing operations by using tripple buffer structure. Experimental results show an efficient parallel Radon transform of speedup Sp=3.9 and efficiency E=97.5% for 256$\times$256 image, when implemented on TMS320C80 composed of four parallel slave processors with three memory blocks.
In this paper, a RS(Reed-Solomon) docoder is designed in the transform domain instead of most time domain. The transform RS decoder have simpler structure for error-correction procedure but because of his larger chip area, the time domain RS decoder is popular currently. To solve this proplem, the nomal basis representation and the conjugate property is utilized. Therefore the chip area can be reduced for the stucture of syndrome delay, nomalization and inverse transform circuit. These modified structures have been implemented using VHDL and synthesized on 0.8${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS technology. The results have been compared with other structure for chip area and performance.
This paper is to propose the palm print recognition system using wavelet transform. The palm print is frequently used as the material for the biometric recognition system such as the finger print, iris, face, etc. Since the palm print has lots of properties which include principle line, wrinkles, ridge and so forth, the ways of the implementation of the system are various. In this paper, at first, the palm print image is acquired and then some level of wavelet transform is performed. The coefficients become to be some blocks size of M by N after divided into the horizontal, vertical, diagonal components each level. The mean values, which are calculated with values of each block, are used as the feature vector. To compare between the stored template and the acquired vectors, we adopt the PNN (Probability Neural Network) method.
In this paper, we used Wavelet Transform to analyze EMG signals. Wavelet transform has an advantage of dividing the nonstationary signals into the high frequency and low frequency band effectively. For determining the characterized value of EMG signals, it was wavelet-transformed, absoluted, and integral-calculated. As the result, we acquired characterized value of each signals, and acknowledged the differences among them. It was concluded that the results of this study using wavelet transform could be used to powerful tool or analysis of EMG signals.
Inspired by fast Jacket transforms, we propose simple factorization and construction algorithms for the M-dimensional discrete Fourier transform (DFT) matrices underlying generalized Chinese remainder theorem (CRT) index mappings. Based on successive coprime-order DFT matrices with respect to the CRT with recursive relations, the proposed algorithms are presented with simplicity and clarity on the basis of the yielded sparse matrices. The results indicate that our algorithms compare favorably with the direct-computation approach.
Kim, Seong-Hoon;Heo, Hwan;Chae, Il-Moon;Han, Ki-Tae
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.338-341
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2013
눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.165-168
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2009
차선 검출을 위한 영상처리연구는 Hough Transform을 이용하는 방법과 주파수 변환 방법, 히스토그램을 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법등이 사용되고 있다. 차선 검출에 가장 많이 사용되는 Hough Transform은 연산 과정이 복잡하여 차량의 속도가 증가하면 실제 상황과 오차가 생길 확률이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상을 분할하여 최소한의 영역을 처리하여 처리량을 줄였으며, 차선 이외의 선이 추출될 경우 그 선의 각도와 위치를 고려하여 연산에 방해되는 선을 삭제한다. 또한 고속으로 진행하는 차량의 경우, 점선으로 이루어져 선이 보이지 않는 부분에서는 차선의 인식이 불가능하여 위험한 상황을 초래한다. 따라서 최소한의 차선을 이용하여 차선을 연장하고, 여러 직선으로 곡선을 표현하여 차량 진행 방향을 예측할 수 있다.
Shahryari, Homayoon;Karami, M. Reza;Chiniforush, Alireza A.
Earthquakes and Structures
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v.16
no.2
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pp.165-175
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2019
Incremental dynamic analysis (IDA), as an accurate method to evaluate the parameters of structural performance levels, requires many non-linear time history analyses, using a set of ground motion records which are scaled to different intensity levels. Therefore, this method is very computationally demanding. In this study, a new method is presented to estimate the summarized (16%, 50%, and 84% fractiles) IDA curves of a first-mode dominated structure using discrete wavelet transform and bees optimization algorithm. This method reduces the number of required ground motion records for the prediction of the summarized IDA curves. At first, a subset of first list ground motion records is decomposed by means of discrete wavelet transform which have a low dispersion estimating the summarized IDA curves of equivalent SDOF system of the main structure. Then, the bees algorithm optimizes a series of factors for each level of detail coefficients in discrete wavelet transform. The applied factors change the frequency content of original ground motion records which the generated ground motions records can be utilized to reliably estimate the summarized IDA curves of the main structure. At the end, to evaluate the efficiency of the proposed method, the seismic behavior of a typical 3-story special steel moment frame, subjected to a set of twenty ground motion records is compared with this method.
Fourier transform 적외선 분광기를 사용하여 원적외선 (<200 cm-1) 영역과 중간적외선 (400-4000 cm-1) 영역에서 열수기원 일라이트의 층간 결합상태와 화학조성간의 관계를 해석하였다. 중간 적외선 영역에서는 2M1 다형의 Al-O-Al 및 Al-O-Si 결합이 1Md 형의 것보다 강한 것으로 나타났다. 원적외선 영역에서는 세 종류의 K-O 결합이 111-114, 135-143 및 167-168 cm-1에서 인지되었다. 2M1과 1Md 다형간의 가장 큰 차이는 2M1형의 층간결합이 1Md형보다 상대적으로 강하여 K가 층간에 보다 강하게 결합되어 있다는 점이며, 두 다형의 층간결합의 상태는 서로 상이하다. K-Oinner band는 (OH) stretching band의 진동수가 높을수록 커지며, (OH) stretching band는 팔면체의 양이온 (Fe+Mg)의 함량에도 영향을 받는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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