This paper describes a diagnostic protocol of nonlinear dynamic characteristics of biological system using chaos theory. An integrated chaos analysis system for the diagnosis of biological system was designed. We suggest a procedure of attractor reconstruction for reliable qualitative and quantitative analysis. The effect of autonomic nervous system activity on heart rate variability with power spectral analysis and its characteristics of chaotic attractors are investigated. The results show the applicability to evaluate the mental and physical conditions using nonlinear characteristics of biological signal.
The phase retrieval problem is concerned with the reconstruction of a signal or its fourier transform phase form the fourier transform magnitude of the signal. This problem does not have a unique solution, in general. If, however, the desired signal is minimum-phase, then it can be decided uniquely. This paper shows that we can make a minimum-phase signal by adding a delta function having a large value at the origin of an arbitrary one-dimensional signal, and a two-dimensional signal can be uniquely specified from its fourier transform magnitude if it is added by a delta function having a large value at the origin, and finally we can solve a two-dimensional phase retrieval problem by decomposing it into several ine-dimensional phase retrieval problems.
This paper introduces a compression technique for power qualify disturbance signal via discrete wavelet transform(DWT). The proposed approach is based on a previous estimation of the stationary component of power quality disturbance signal, so that it could be subtracted from the original signal in order to reduce a dynamic range of signal and generate transient events signal, which is subsequently applied to the compression technique. The compression techniques is performed through the difference signal decomposition, thresholding of wavelet coefficients, and signal reconstruction. It presents the relation between compression efficiency and threshold. It shouts that the wavelet transform leads to a power quality data compression approach with high compression efficiency, small compression error and good de-nosing effect.
본 논문에서는 희박신호 (sparse signal) 기법을 이용하여 대역확산 (spread spectrum) 신호의 지연시간을 추정하는 초 분해능 지연시간 추정 방식을 제안한다. 지금까지 대역확산 신호의 지연시간 추정은 코릴레이션 방식이 주로 이용되어 왔으나 이 방식은 신호들이 한 PN 칩(pseudo-noise chip) 이내의 시간 차로 입사하는 경우에는 지연시간을 정확히 추정할 수 없으며 보다 정확한 추정을 위해 코릴레이션 출력에 대한 추가적인 프로세싱이 필요하다. 최근 들어 희박 신호 (sparse signal) 알고리즘이 도래각 추정 분야에서 각광을 받고 있으며 그 중 SPICE 알고리즘이 가장 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 SPICE 알고리즘을 이용하는 초 분해능 지연시간 추정 알고리즘을 개발하고 ISO/IEC 24730-2.1 RTLS 시스템에 적용하여 MUSIC 알고리즘과 성능을 비교, 분석한다.
합성 촬영 집적 영상 (synthetic aperture integral imaging; SAII) 기술은 하나의 카메라를 이동하여 3D 물체에 대한 다시점 영상을 획득하여 깊이 정보의 3D 영상을 복원이 가능한 기술이다. 이 방법은 크게 3D 물체의 요소 영상을 픽업하는 과정과 픽업된 요소 영상을 이용하여 컴퓨터 기반으로 3D 깊이 영상들을 복원하는 두 과정으로 나눈다. 본 논문에서는 이 SAII에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 발생하는 잡음을 정의하고 해석하였다. SAII에 대한 신호해석을 통하여 다시점 영상을 얻기 위한 카메라 이동 거리를 줄임으로써 영상 잡음감소와 계산 속도 개선을 동시에 얻을 수 있음을 보고한다.
MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.
압축센싱 이론에 따르면 표본화 될 신호가 일련의 조건을 만족하는 성긴 신호라면 나이퀴스트 표본화주파수보다 적은 수의 측정 샘플들만 가지고도 원 신호를 완벽하게 복원할 수 있다. 그러나 압축센싱 이론을 실제 영상에 활용하기 위해서는, 신호 복원에 필요한 계산 복잡도와 메모리 요구량을 줄일 필요가 있다. 이런 관점에서 블록압축센싱(Block-based Compressive Sensing)에 기반한 Smooth Projected Landweber (BCS-SPL) 방법이 개발되었지만, 이 또한 복원과정의 계산 복잡도가 여전히 큰 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 BCS-SPL 복원 알고리즘의 수렴을 보다 빠르게 하기 위하여, 반복복원 중지조건, 허용 오차, 수렴 조절 인자를 개선한 수렴 복잡도 저감 방법을 제시한다. 제시한 방법은 기존 BCS-SPL 방법보다 낮은 수의 반복복원 횟수내로 수렴하면서도 동시에 복원 화질도 개선시키는 실험 결과를 보였다.
본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.
Synthetic Aperture Radar 시스템은 레이더 또는 목적물을 일정거리 또는 시간 간격동안 움직여가면서 반사되는 신호를 측정하여 동시에 처리해 줌으로써 안테나 크기를 크게 하는 효과를 가지게 되므로 목적물의 형체를 파악하는 Imaging 시스템의 일종이다. Imaging의 성패는 어떤 Modeling 과 Inversion 과정을 거치느냐에 달려 있는데 본 논문에서는 가장 Approximation이 적은 Wavefront reconstruction 기법을 적용하여 SAR 모델에서 획득한 데이터와 같은 크기의 실제 안테나가 있다고 가정하였을 때의 데이터와 이론적이고 실험적인 Signal Subspace 비교를 수행하였다. 이 연구를 통해 새로운 기법인 Wavefront reconstruction 알고리즘을 충분히 뒷받침해 줄 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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