KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.7
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pp.487-494
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2013
Medical image watermarking has received extensive attention as wide security services in the healthcare information system. This paper proposes a blind medical image watermarking approach on the segmented gray-matter (GM) images by utilizing discrete wavelet transform (DWT) and discrete cosine transform (DCT) along with enhanced suppressed fuzzy C-means (EnSFCM) for the optimal selection of sub-blocks position to insert a watermark. Experimental results show that the proposed approach outperforms other methods in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and M-SVD. In addition, the proposed approach shows better robustness than other methods in normalized correlation (NC) values against several attacks, such as noise addition, filtering, JPEG compression, blurring, histogram equalization, and cropping.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.2
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pp.65-70
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2013
In this paper, we proposed color image watermarking using human visual system. A watermark is embedded by transforming a color image of RGB coordinate into a color image of HSI coordinate with considering that chromatic components are less sensitive than achromatic components. Watermark is embedded in the frequency domain of the chromatic channels by using discrete cosine transform. Watermark is extracted from watermarked image by using inverse discrete cosine transform. To verify the proposed method, a standard image and a fingerprint image are used for the original image and the watermark image, respectively. Simulation results are satisfied with invisibility and robustness from attacks as image compression.
In this study, we proposed an adaptive feedback cancellation algorithm for multi-band digital healing aids. The adaptive feedback canceller (AFC) is composed of an adaptive notch filter (ANF) for feedback detection and an NLMS (normalized least mean square) adaptive filter for feedback cancellation. The proposed feedback cancellation algorithm is combined with a multi-band hearing aid algorithm which employs the MDCT (modified discrete cosine transform) filter bank for the frequency-dependent compensation of hearing losses. The proposed algorithm together with the MDCT-based multi-channel hearing aid algorithm has been evaluated via computer simulations and it has also been implemented on a commercialized DSP board for real-time verifications.
This paper deals with three dimensional orientation estimation algorithm for an attitude and heading reference system (AHRS) based on nine-axis inertial/magnetic sensor signals. In terms of the orientation estimation based on the use of a Kalman filter (KF), the quaternion is arguably the most popular orientation representation. However, one critical drawback in the quaternion representation is that undesirable magnetic disturbances affect not only yaw estimation but also roll and pitch estimations. In this paper, a sequential direction cosine matrix-based orientation KF for AHRS has been presented. The proposed algorithm uses two linear KFs, consisting of an attitude KF followed by a heading KF. In the latter, the direction of the local magnetic field vector is projected onto the heading axis of the inertial frame by considering the dip angle, which can be determined after the attitude KF. Owing to the sequential KF structure, the effects of even extreme magnetic disturbances are limited to the roll and pitch estimations, without any additional decoupling process. This overcomes an inherent issue in quaternion-based estimation algorithms. Validation test results show that the proposed method outperforms other comparison methods in terms of the yaw estimation accuracy during perturbations and in terms of the recovery speed.
In this paper, we present a variable dimension vector quantization for spectral magnitudes. Espectially, spectral magnitudes of the Harmonic coder, need variable dimension quantizer because those are not fixed dimension. So, this paper present efficient quantization methods. These methods use variable Discrete Cosine Transform(DCT) for spectral magnitude parameters and NSTVQ which is combined odd/even, split and multi-stage structure, proposed quantization methods use Spectral Distortion(SD) for performance measure. Consequently, Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization(MSNSTVQ) is the best in performance measure.
Speaker segmentation is a process of automatically detecting the speaker boundary points in the audio data. Speaker segmentation methods are divided into two categories depending on whether they use a prior knowledge or not: One is the model-based segmentation and the other is the metric-based segmentation. In this paper, we introduce the eigenvoice-based speaker weight distance method and compare it with the representative metric-based methods. Also, we employ and compare the Euclidean and cosine similarity functions to calculate the distance between speaker weight vectors. And we verify that the speaker weight distance method is computationally very efficient compared with the method directly using the distance between the speaker adapted models constructed by the eigenvoice technique.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.107-110
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2018
Image compression is the application of Data compression on digital images. The (DCT) discrete cosine transform is a technique for converting a time domain to a frequency domain. It is widely used in image compression. First, the image is divided into 8x8 pixel blocks. Apply the DCT to each block while processing from top to bottom from left to right. Each block is compressed through quantization. The space of the compressed block array constituting the image is greatly reduced. Reconstruct the image through the IDCT. The purpose of this research is to understand compression/decompression of images using the DCT method.
This paper presents the resampling method for time series data in the frequency domain obtained by using discrete cosine transforms(DCT) The advantage of the proposed method is to generate bootstrap samples in time domain comparing with existing bootstrapping method. When time series are stationary, statistical properties of DCT coefficients are investigated and provide the verification of the proposed procedure.
Park, Ju Yong;Khan, Md. Hashem Ali;Kim, Jeong Su;Lee, Moon Ho
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.30-40
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2014
As the Hadamard transform can be generalized into the Jacket transform, in this paper, we generalize the Haar transform into the Jacket-Haar transform. The entries of the Jacket-Haar transform are 0 and ${\pm}2^k$. Compared with the original Haar transform, the basis of the Jacket-Haar transform is general and more suitable for signal processing. As an application, we present the DCT-II(discrete cosine transform-II) based on $2{\times}2$ Hadamard matrix and HWT(Haar Wavelete transform) based on $2{\times}2$ Haar matrix, analysis the performances of them and estimate them via the Lenna image simulation.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.7
no.3
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pp.201-210
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1996
In this paper, we analyzed performance of a symbol timing recovery scheme for 16QAM Radio system. As a symbol timing recovery scheme, both maximum amplitude method(MAM) and wave difference method(WDM) are analyzed employing a pulse shaping filter, such as raised cosine filter(RCF) and nonlinear filter(NLF). Simulation result shows that the jitter performance of MAM or WDM using NLF is better than that using square root RCF. In order to estimate and compensate for the Rayleigh fading PSAM(Pilot Symbol Assisted Modulation) and space diversity are also employed. Consequently, BER performance of about $10^{-4}$ is obtained for $E_b/N_o$= 20 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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