In this study, a wavelet-based covariance-driven system identification technique is proposed for damage assessment of structures under ambient excitation. Assuming the ambient excitation to be a white-noise process, the covariance computation is shown to be able to separate the effect of random excitation from the response measurement. Wavelet transform (WT) is then used to convert the covariance response in the time domain to the WT magnitude plot in the time-scale plane. The wavelet coefficients along the curves where energy concentrated are extracted and used to estimate the modal properties of the structure. These modal property estimations lead to the calculation of the stiffness matrix when either the spectral density of the random loading or the mass matrix is given. The predicted stiffness matrix hence provides a direct assessment on the possible location and severity of damage which results in stiffness alteration. To demonstrate the proposed wavelet-based damage assessment technique, a numerical example on a 3 degree-of-freedom (DOF) system and an experimental study on a three-story building model, which are all under a broad-band excitation, are presented. Both numerical and experimental results illustrate that the proposed technique can provide an accurate assessment on the damage location. It is however noted that the assessment of damage severity is not as accurate, which might be due to the errors associated with the mode shape estimations as well as the assumption of proportional damping adopted in the formulation.
A novel damage classification method based on wavelet packet transform and statistical analysis is developed in this study for structural health monitoring. The response signal of a structure under an impact load is normalized and then decomposed into wavelet packet components. Energies of these wavelet packet components are then calculated to obtain the energy distribution. Statistical similarity comparison based on an F-test is used to classify the structure from changes in the wavelet packet energy distribution. A statistical indicator is developed to describe the damage extent of the structure. This approach is applied to the test results from simply supported reinforced concrete beams in the laboratory. Cases with single and two damages are created from static loading, and accelerations of the structure from under impact loads are analyzed. Results show that the method can be used with no reference baseline measurement and model for the damage monitoring and assessment of the structure with alarms at a specified significance level.
In this study, a method of leakage detection was proposed to locate leak position for a reservoir pipeline valve system using wavelet coherence analysis for an injected pressure wave. An unsteady flow analyzer handled nonlinear valve maneuver and corresponding experimental result were compared. Time series of pressure head were analyzed through wavelet coherence analysis both for no leak and leak conditions. The leak information can be obtained through either time domain reflectometry or the difference in wavelet coherence level, which provide predictions in terms of leak location. The reconstructed pressure signal facilitates the identification of leak presence comparing with existing wavelet coherence analysis.
Error resilience for image coding is an important component of multimedia communication system. Error resilience schemes address loss recovery from the compression perspective. Multiple description coding (MDC) is one of the error resilience techniques promising for robust video transmission. It is the way to achieve tradeoff description such as scalar quantization, correlating transform and the quantized frame expansion. In this paper, we consider Multiple Description Scalar Quantization (MDSQ) to wavelet domain. Conventional MDSQ schemes considered description with equal weights in each sub-bands. But, we can see that the each sub-bands is unequal contribution to whole image quality. Therefore, we experiment the multiple design MDSQ table to make probability of zero index high, which gives high efficiency in arithmetic symbol coder. We also compare our proposed method with the conventional methods and show improved performance in terms of redundancy-rate-distortion.
This paper proposes an adaptive linearization method of Volterra nonlinear systems using DWT(Discrete Wavelet Transform)and an LMS-type predistorter. In particular, the proposed wavelet transform-domain lineatization method leads to diagonalization of the input vector auto-correlation matrix which yields improvement of the convergence rate of the corresponding transform-domain LMS algorithm. Furthermore, the adaptive Volterra predistorter followed by a corresponding weakly Volterra nonlinear system(here. a TWT amplifier model in a satellite communication system) is utilized to compensate for the distortion in the output. Also,12-PSK and 4-QAM are applied as the input to the nonlinear system to be tested. Some simulation results show that the proposed linearization approach has better performance than DCT-based or conventional normalized LMS algorithms do.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.314-321
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2003
Recently, many studies about digital watermarking have been doing, and their purpose is to protect copyright of multimedia data. In this paper, the performances of digital watermarkings, in order to hide information of copyright into digital images, are analyzed. The watermarks embedded in subbands on wavelet transform domain are transformed by the processing such as image compression, and the degree of the transformation in each subband depend on its statistical characteristics. That says, we must consider the characteristics of subbands for better watermarking.
Kim, Ku-Young;Lee, Kang-Yong;Kim, Hee-Soo;Lee, Hyun
Journal of the Korean Society for Railway
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v.4
no.3
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pp.79-86
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2001
The signal pattern recognition method by acoustic emission signal is applied to detect and classify the defects of a journal bearing in a power plant. AE signals of main defects such as overheating, wear and corrosion are obtained from a small scale model. To detect and classify the defects, AE signal pattern recognition program is developed. As the classification methods, the wavelet transformation analysis, the frequency domain analysis and time domain analysis are used. Among three analyses, the wavelet transformation analysis is most effective to detect and classify the defects of the journal bearing..
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.5
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pp.265-272
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2015
This paper presents an improved feature extraction method to achieve a good performance in the detection of splicing forged images. Strong edges caused by the image splicing destroy the statistical dependencies between parent and child subbands in the wavelet domain. We analyze the co-occurrence probability matrix of parent and child subbands in the wavelet domain, and calculate the statistical moments from two-dimensional characteristic function of the co-occurrence matrix. The extracted features are used as the input of SVM classifier. Experimental results show that the proposed method obtains a good performance with a small number of features compared to the existing methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.4
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pp.21-29
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2001
We show that image make converts of multiplex resolution using wavelet transform algorithm. To evaluate the robustness. we have measured comparison or similarity using various sequences which is inserted important coefficient of middle frequency band. The wavelet transform is advantage that it has a special quality of frequency domain and a special quality of spatial domain. Watermark is used pseudo random number, gaussian sequence, chaos sequence and sobel sequence. As result of experiments, it is to certify that The chaos sequence similarity is higher than other sequence. So the chaos sequence will be used for watermark sequence.
Wavelet packet modulation (WPM) is a multicarrier modulation (MCM) technique that has emerged as a potential alternative to the widely used orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) method. Because WPM has overlapped symbols, equalization cannot rely on the use of the cyclic prefix (CP), which is used in OFDM. This study applies linear minimum mean-square error (MMSE) equalization in the time domain instead of in the frequency domain to achieve low computational complexity. With a modest equalizer filter length, the imperfection of MMSE equalization results in subcarrier attenuation and noise amplification, which are considered in the development of a bit-loading algorithm. Analytical expressions for the bit error rate (BER) performance are derived and validated using simulation results. A performance evaluation is carried out in different test scenarios as per Recommendation ITU-R M.1225. Numerical results show that WPM with equalization-aware bit loading outperforms OFDM with bit loading. Because previous comparisons between WPM and OFDM did not include bit loading, the results obtained provide additional evidence of the benefits of WPM over OFDM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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