Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.20
no.6
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pp.481-489
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2000
A time-frequency analysis method was developed to analyze the dispersive waves caused by impact loads in structural members such as beams and plates. Stress waves generated by ball drop and pencil lead break were recorded by ultrasonic transducers and acoustic emission (AE) sensors. Wavelet transform (WT) using Gabor function was employed to analyze the dispersive waves in the time-frequency domain, and then to find the arrival time of the waves as a function of frequency. The measured group velocities in the beam and the plate were compared with the predictions based on the Timoshenko beam theory and Rayleigh-Lamb frequency equations, respectively. The agreements were found to be very good.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.5
s.305
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pp.95-102
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2005
When images compressed with block-based compression techniques are transmitted over a noisy channel, unexpected block losses occur. In this paper, we present a post-processing-based block recovery scheme using Haar wavelet features. No consideration of the edge-direction, when recover the lost blocks, can cause block-blurring effects. The proposed directional recovery method in this paper is effective for the strong edge because exploit the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. First, the adaptive selection of neighbor blocks is performed based on the energy of wavelet subbands (EWS) and difference of DC values (DDC). The lost blocks are recovered by the linear interpolation in the spatial domain using selected blocks. The method using only EWS performs well for horizontal and vertical edges, but not as well for diagonal edges. Conversely, only using DDC performs well diagonal edges with the exception of line- or roof-type edge profiles. Therefore, we combined EWS and DDC for better results. The proposed methods out performed the previous methods using fixed blocks.
In this paper, a new time delay estimation algorithm, WTD-LMSTDE was proposed. This method has great improvement in convergence rate relative to the time domain approach by decreasing the eigen value spread of input signal autocorrelation matrix. The performance of the algorithm was evaluated for the cases of time invariant time delay and time varying time delay. In the case of time invariant time delay, the estimation accuracy of WTD-LMSTDE was better than that of LMSTDE from 3.3% to 12.5% with respect to SNR. In the case of time varying time delay, the mean error power of WTD-LMSTDE in linear increased delay environment was decreased about 2.4dB compared to that of LMSTDE under noise-free condition. As a result, we showed that the performance of WTD-LMSTDE is better than of LMSTDE.
This paper presents an algorithm for depression diagnosis using the Neural Network with Weighted Fuzzy Membership functions (NEWFM) and heart rate variability (HRV). In the algorithm, 22 different features were initially extracted from the HRV signal by frequency domain, time domain, wavelet transformed, and Poincar$\acute{e}$ transformed feature extraction methods; of these 6 optimal features were selected by significance evaluation using Non-overlap Area Distribution Measurement (NADM) based on NEWFM. The proposed algorithm uses these 6 optimal features to diagnose depression with an accuracy of 95.83%.
Lee Tae-Woo;Ko Do-Young;Jung Chul-Ki;Kim In-Soo;Kang Won-Hee;Lee Ho-Yong;Kim Sung-Hwan
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.5
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pp.338-347
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2005
A computer-based low back muscle evaluation system was designed to simultaneously acquire, process, display, quantify, and correlate electromyographic(EMG) activity with muscle force, and range of motion(ROM) in the lumbar muscle of human. This integrated multi-channel system was designed around notebook PC. Each channel consisted of a time and frequency domain block, and T-F(time-frequency) domain block. The captured data in each channel was used to display and Quantify : raw EMG, histogram, zero crossing, turn, RMS(root mean square), variance, mean, power spectrum, median frequency, mean frequency, wavelet transform, Wigner-Ville distribution, Choi-Williams distribution, and Cohen-Posch distribution. To evaluate the performance of the designed system, the static and dynamic contraction experiments from lumbar(waist) level of human were done. The experiment performed in five subjects, and various parameters were tested and compared. This system could equally well be modified to allow acquisition, processing, and analysis of EMG signals in other studies and applications.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.5
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pp.311-321
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2003
In an emergency telemedicine system such as the High-quality Multimedia based Real-time Emergency Telemedicine(HMRET) service, it is very important to examine the status of the patient continuously using the multimedia data including the biological signals(ECG, BP, Respiration, $SpO_2)$ of the patient. In order to transmit these data real time through the communication means which have the limited transmission capacity, it is also necessary to compress the biological data besides other multimedia data. For this purpose, we investigate and compare the ECG compression techniques in the time domain and in the wavelet transform domain, and present an effective lossless compression method of the biological signals using PEG Huffman table for an emergency telemedicine system. And, for the HMRET service, we developed the lossless compression and reconstruction program or the biological signals in MSVC++ 6.0 using DPCM method and JPEG Huffman table, and tested in an internet environment.
This paper presents a hybrid digital watermarking scheme for color images, We insert two watermarks in the DWT domain using spread-spectrum correlation-based watermarking in luminance component of the color image and in spatial domain using pixel-value substitution of blue channel of color image. The objectives of this paper are to have the watermark robust to common signal processing and to detect any changes on the watermarked image for tamper detection at the same time. This watermark scheme will have the robustness characteristic as typical in frequency domain watermark, and also ability to detect any changes on the image (tamper detection).
Currently, the electric fire prediction system uses PIC(Peripheral Interface Controller) for controller microprocessor. PIC has a slower computing speed than DSP does, so its real-time computing ability is inadequate. So with the basic characteristics waveform during arc generation as the standard reference, the comparison to this reference is used to predict and alarm electric fire from arc. While such alarm can be detected and taken care of from a remote central server, that prediction error rate is high and remote control in mobile environment is not available. In this article, the arc detection of time domain and frequency domain and wavelet-based adaptation algorithm executing the adaptation algorithm in conversion domain were applied to develop an electric fire prediction system loaded with new real-time arc detection algorithm using DSP. Also, remote control was made available through iPhone environment-based app development which enabled remote monitoring for arc's electric signal and power quality, and its utility was verified.
The digital content's security and authentication are important in the field of digital content application. There are some methods to perform the authentication. The digital watermarking is one of authentication methods. Paper presents a digital watermark authentication method that works in the application of digital image. The proposed watermark has the triple status information and performs the embedding and the detection without original Content. When authenticating the owner information of digital content, an autocorrelation function is used. In addition, a spread spectrum method is used to be adaptive to the signal of the original content in the frequency domain(DWT Domain). Therefore, the possibility of errors occurring in the detection of hidden information was reduced. it also has a advantage what Watermarking in DWT has faster embedding and detection time than other transformation domains(DFT, DCT, etc.). if it has a an image of size N=mXm, the computational amount can be reduced from O(N·logN) to O(N). The particular advantage is that it can hide more information(bits) per bit.
In this paper, we propose an audio extraction method to decrease the influence of the original signal by modifying the watermarking detection system proposed by P. Bassia et al. In the extraction of the watermark, we employ a simple mean filter to remove the influence of the original signal as a preprocessing of extraction and the repetitive insertion of the watermark. As the result of the experiment, for which we used about 20 kinds of actual audio data, we obtain a watermark detection rate of about 95% and a good performance even after the various signal processing attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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