디지털신호처리에 있어서 신호의 다상분해(polyphase decomposition)는 멀티레이트(multirate) 시스템 구현에 있어서 다양한 용도로 사용된다. 특히 디지털 필터설계 등에 있어서 다채널 신호를 제공함으로써 병열연산을 가능하게 하여 알고리즘의 성능을 개선하는데 특히 유용하다. 일반적으로 다상분해신호는 원신호를 다운샘플링을 위해 데시메이션(decimation)하기 때문에 원신호에 비해 많은 고주파 성분을 포함하여 주파수 대역이 확장되는 경향이 있다. 이러한 성질은 다상분해신호의 활용, 즉 디지털 신호처리 시스템의 구조나 성능에 상당한 제약을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 다상분해신호에 대한 완전 대역압축 및 복원 방법을 이론적으로 제시하고 Matlab 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
Medical image compression using the wavelet transform has been tried. Due to the flexibility in representing nonstationary image signal in both time and frequency domains and its ability to adapt human visual characteristics, wavelet transform has unique advantage in images compression. In the proposed wavelet compression original image is decomposed into multi-scale bands. Different scale factors are employed in the quantization of wavelet decomposed images in different bands. For the lowest band, a predictor is designed and error signal is entropy coded. For high scale bands, runlength coding for toro run is used with Huffman coding. From simulation with magnetic resonance images($256\times256$ size, 256 graylevels) the proposed algorithm is superior to the JPEG by more than 2.5 dB in near lossless compression (CR = 8 - 10).
As the exhaustion of petroleum resources and air pollution problems are getting serious recently, there are growing interests in premixed diesel engines which have the potential of achieving a more homogeneous mixture near TDC compared to conventional diesel engines. Early studies have shown that the fuel injection frequency and spray angle affected the mixture formation and combustion in a HCCI(Homogeneous Charge Compression Ignition) engine. Therefore, the purpose of this study is to investigate the relationship between combustion and mixture formations by injection timing and frequency using a narrow angle injector, NADI (Narrow Angle Direct Injection). In this study, we found that the fuel injection timing and injection frequency affect the mixture formations and then affect combustion in the HCCI engine.
Free vibration analysis of multi-delaminated composite beam-columns subjected to axial compression load is performed in the present study. In order to investigate the effects of multi-delaminations on the natural frequency and elastic buckling load of multi-delaminated beam-columns, the general kinematic continuity conditions are derived from the assumption of constant slope and curvature at the multi-delamination tip. Characteristic equation of multi-delaminated beam-column is obtained by dividing the global multi-delaminated beam-columns into segments and by imposing recurrence relation from the continuity conditions on each sub-beam-column. The natural frequency and elastic buckling load of multi-delaminated beam-columns according to the incremental load of axial compression, which is limited to the maximum elastic buckling load of sound laminated beam-column, are obtained. It is found that the sizes, locations and numbers of multi-delaminations have significant effect on natural frequency and elastic buckling load, especially the latter ones.
본 논문에서는 정지 영상의 압축 방식인 JPEG2000에서 영상의 질을 일정하게 유지하면서 부호화 시간을 단축시키는 알고리즘을 제안하였다. 전체 이미지의 주파수 분포를 추정하여 출력 비트스트림을 위한 최적의 자름점(Truncation Point)을 찾아 선택된 비트플레인만 부호화하는 방법이다. 다해상도의 특징을 갖는 웨이블렛은 각각의 해상도마다 수직, 수평 및 대각선 주파수 성분을 얻을 수 있다. 이 주파수 상관관계는 전체 레벨에서 유지되며 입력영상에 따라 고유한 주파수 특징을 나타낸다. 따라서, 최상위 레벨의 주파수 관계로 각각의 코드블럭에서 부호화할 비트를 예측하여 적절한 자름점을 선택할 수 있어 부호화 시간을 단축시켰다. 또한 명도 성분보다는 에너지가 작은 컬러 성분에서 부호화 되지 않는 하위 레벨은 단순한 다운 샘플링만으로 저주파 통과 필터를 대신함으로써 부호화 시간을 줄이는 성과를 보였다. 이러한 제안된 알고리즘으로 부호화 시간을 약 15~36% 줄였으며 PSNR을 30$\pm$0.5㏈로 유지하였다.
The compression strength of corrugated fiberboard containers for packaging the agricultural products rapidly decreases because of various environmental conditions during distribution of unitized products. Among various environmental conditions, the main factors affecting the compression strength of corrugated fiberboard are absorption of moisture, long-term accumulative load, and fatigue caused by shock and vibration. An estimated rate of damage for fruit during distribution is about 30~40% owing to the shock and vibration. This study was carried out to characterize the durability of corrugated fiberboard containers for packaging the fruits and vegetables under simulated transportation environment. After the packaging freight was vibrated at various experimental conditions, the compression test for the packaging was performed. The compression strength of corrugated fiberboard containers decreased with loading weight and vibration time. The multiple nonlinear regression equation ($R^2$ = 0.9198) for predicting the decreasing rate of compression strength of corrugated fiberboard containers were developed using four independent variables such as input acceleration level, input frequency, loading weight and vibration time.
본 논문에서는 웨이블렛 변환에 의해서 얻어진 고주파 대역에 웨이블렛 변환을 반복 적용하면 분해된 대역들이 필터링 방향에 따라서 대역 내의 웨이블렛 계수의 자승합으로 정의되는 에너지량을 다르게 갖는 특성을 이용하여 영상을 압축 부호화한다. 2차원 영상에 웨이블렛 변환을 적용하면 하나의 저해상도 영상과 세 개의 고주파 대역을 얻을 수 있다. 원영상에 포함되어 있는 고주파 성분은 웨이블렛 변환에 의해서 수평 방향, 수직 방향, 대각 방향의 윤곽선 형태로 세 개의 고주파 대역에 나뉘어서 존재하게 된다. 이러한 세 개의 고주파 대역에 다시 웨이블렛 변환을 적용하면, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 저역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 크게 나타나지만, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 고역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 적게 나타난다. 그러므로, 효율적인 압축을 위하여 에너지량이 적은 대역들을 부호화 과정에서 제외하며 제외되지 않은 나머지 대역들은 대역에 따라 DPCM 또는 임계값을 이용하여 양자화한 후에 엔트로피 부호화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축률과 화질면에서 기존의 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 이용한 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 제시하였다.
본 논문에서는 디지털 주파수 합성기의 구조에 대하여 연구하였다. 디지털 주파수 합성기는 높은 스펙트럼 순도로 빠른 주파수 전환이 가능하고, 현대의 확산 스펙트럼 무선통신 시스템에 널리 사용된다. 롬 기반의 디지털 주파수 합성기는 싸인 파형의 크기를 저장한 롬 테이블을 사용한다. 본 논문에서는 롬의 크기를 줄이는 세 가지 새로운 기술을 제안하였다. 새로운 기법 중 한 가지는 여러 개의 계층적 구조를 사용하였다. 다른 기법들은 계층적 롬 구조를 간단한 보간 기법으로 결합하였다. 이러한 기법으로 12비트의 싸인 파형을 생성하였다. 실험 결과 새롭게 제안한 기법은 기존 방법[1]에 비해 ROM 크기를 24%까지 줄일 수 있다.
근피로로 인해 운동단위들의 모집과 발화율이 감소하므로 근전도 전력스펙트럼이 낮은 주파수로 전이되는 스펙트럼 압축을 나타나며 이로 인해 중앙주파수가 낮아진다. 그러나 중앙주파수의 변화는 저주파수 대역의 크기 변화보다 상대적으로 미약한 변화를 보인다. 본 연구에서는 이미 제안된 주파수 대역의 범위 중에서 대퇴이두근의 스펙트럼 피로지수로서 적당한 주파수 대역의 범위를 통계적으로 선택하고자 한다. 실험에 참여한 피검자의 수는 12명이며, 4.5 km/h의 속도로 트레드밀 보행시 대퇴이두근의 근전도를 측정하였다. 근전도의 중앙주파수를 기준으로 저역 및 고역 주파수 대역의 크기들을 ANOVA 분석으로 비교하였다. 그 결과 저주파수 대역 25-82Hz과 고주파수 대역 142-300Hz가 대퇴이두근의 근피로지수로서 적당함을 확인하였다.
일상생활에서 대부분의 정보는 시각에 의해 얻어지고 있으므로 영상 정보 처리에 관한 연구는 오래 전부터 행하여져 왔다. 영상을 디지털 정보로 표현하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하거나 전송하기 위해 데이터 압축이 필수적이다. 최근에 이르기까지 영상 압축 표준안에 채택된 대부분의 영상 압축기법들은 영상을 이루는 각 픽셀간의 상관관계를 주파수 영역으로 변환하여 압축하는 변환 부호화 방법들이 주종을 이루어 왔다. 이 방법은 약 20:1 이상의 압축비에서는 복원 영상의 왜곡 정도가 심하게 나타나며, DCT을 근간으로 하는 경우에 화질을 열화 시키는 블록킹 현상이 두드러지게 나타나는 것으로 알려져 있다. 이에 전처리과정으로 원영상을 축소 변환 후, 쿼드트리 분할 기법을 적용함으로써 압축율을 높이고, 가변적으로 크기변환과 오프셋 비트의 크기를 적용하여 효율적인 압축율을 얻기 위한 조건에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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