Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.18
no.2
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pp.143-156
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2014
This paper aims to give a quick view on denoising without comprehensive details. Denoising can be understood as removing unwanted parts in signals and images. Noise incorporates intrinsic random fluctuations in the data. Since noise is ubiquitous, denoising methods and models are diverse. Starting from what noise means, we briefly discuss a denoising model as maximum a posteriori estimation and relate it with a variational form or energy model. After that we present a few major branches in image and signal processing; filtering, shrinkage or thresholding, regularization and data adapted methods, although it may not be a general way of classifying denoising methods.
Image feature extraction is one of the basic works for biometric analysis. This paper presents the novel concept of application of ridgelets for iris recognition systems. Ridgelet transforms are the combination of Radon transforms and Wavelet transforms. They are suitable for extracting the abundantly present textural data that is in an iris. The technique proposed here uses the ridgelets to form an iris signature and to represent the iris. This paper contributes towards creating an improved iris recognition system. There is a reduction in the feature vector size, which is 1X4 in size. The False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR) were also reduced and the accuracy increased. The proposed method also avoids the iris normalization process that is traditionally used in iris recognition systems. Experimental results indicate that the proposed method achieves an accuracy of 99.82%, 0.1309% FAR, and 0.0434% FRR.
In this paper, in order to implement the IDWT(inverse discrete wavelet transform) with relatively low complexity, we propose a VLSI architecture for odd-tap linear-phase IDWT filters. By considering the symmetric property of the linear phase filter, the input is added to the one located at symmetrical position of the filter before filtering. Then. we rearrange the delay line of the filter in a U-shaped fashion. requiring no global interconnection between the components. The proposed architecture for the IDWT filter consists of delay units. operator units, adder units. and postprocessor unit. Since each units are configured regularly and interconnected locally. the proposed architecture can accommodate arbitrary linear phase IDWTs by simply adding/removing the corresponding units. The M -level IDWT can be implemented by interconnecting the proposed architecture in a cascaded or semi-recursive form. It is expected that the proposed architecture for the IDWT can be effectively employed in the related area including MPEG-4, since the proposed architecture is less complex than the conventional architectures.
With consideration of the first arrival picking methodology and inherent errors in picking process, I propose, from the computerization point of view, a practical algorithm for picking and error computation. The proposed picking procedure consists of 2-step; 1) picking the first coherent peak or trough events, 2) derive a line which approximates the record in the interval prior to the pick, and set the intercept time of the line as the first break. The length of fitting interval used in experiment, is few samples less than 1/4 width of the arriving wavelet. A quantitative measure of the error involved in first arrival picking is defined as the time length that needed to determine if an event is the first arrival or not. The time length is expressed as a function of frequency bandwidth of the signal and the S/N ratio. For 3 sets of cross-well seismic data, first breaks are picked twice, by manually, and by the proposed method. And at the same time, the error bound for each trace is computed. Experiment results show that good performance of the proposed picking method, and the usefulness of the quantitative error measure in pick-quality evaluation.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.23
no.3
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pp.246-253
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2003
The initiation and growth of short fatigue cracks in the simulated aircraft structure with a series of rivet holes was detected by acoustic emission (AE). The location and the size of short tracks were determined by AE source location techniques and the measurement with traveling microscope. AE events increased intermittently with the initiation and growth of short cracks to form a stepwise increment curve of cumulative AE events. For the precise determination of AE source locations, a region-of-interest (ROI) was set around the rivet holes based on the plastic zone size in fracture mechanics. Since the signal-to-noise ratio (SNR) was very low at this early stage of fatigue cracks, the accuracy of source location was also enhanced by the wavelet transform do-noising. In practice, the majority of AE signals detected within the ROI appeared to be noise from various origins. The results showed that the effort of structural geometry and SNR should be closely taken into consideration for the accurate evaluation of fatigue damage in the structure.
Principal component analysis (PCA) based algorithms form the basis of numerous algorithms and studies in the face recognition literature. PCA is a statistical technique and its incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly take the design decisions by in-troducing a generic modular PCA-algorithm since some of these decision ate not documented in the literature We experiment with different implementations of each module, and evaluate the different im-plementations using the September 1996 FERET evaluation protocol (the do facto standard method for evaluating face recognition algorithms). We experiment with (1) changing the illumination normalization procedure; (2) studying effects on algorithm performance of compressing images using JPEG and wavelet compression algorithms; (3) varying the number of eigenvectors in the representation; and (4) changing the similarity measure in classification process. We perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the standard September 1996 FERET large gallery image sets. The result shows that empirical analysis of preprocessing, feature extraction, and matching performance is extremely important in order to produce optimized performance. In the second experiment, we examine variations in algorithm performance based on 100 randomly generated image sets (galleries) of the same size. The result shows that a reasonable threshold for measuring significant difference in performance for the classifiers is 0.10.
Pradhan B.;Sandeep K.;Mansor Shattri;Ramli Abdul Rahman;Mohamed Sharif Abdul Rashid B.
Korean Journal of Remote Sensing
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v.22
no.1
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pp.49-61
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2006
The lifting scheme has been found to be a flexible method for constructing scalar wavelets with desirable properties. In this paper, it is extended to the UDAR data compression. A newly developed data compression approach to approximate the UDAR surface with a series of non-overlapping triangles has been presented. Generally a Triangulated Irregular Networks (TIN) are the most common form of digital surface model that consists of elevation values with x, y coordinates that make up triangles. But over the years the TIN data representation has become an important research topic for many researchers due its large data size. Compression of TIN is needed for efficient management of large data and good surface visualization. This approach covers following steps: First, by using a Delaunay triangulation, an efficient algorithm is developed to generate TIN, which forms the terrain from an arbitrary set of data. A new interpolation wavelet filter for TIN has been applied in two steps, namely splitting and elevation. In the splitting step, a triangle has been divided into several sub-triangles and the elevation step has been used to 'modify' the point values (point coordinates for geometry) after the splitting. Then, this data set is compressed at the desired locations by using second generation wavelets. The quality of geographical surface representation after using proposed technique is compared with the original UDAR data. The results show that this method can be used for significant reduction of data set.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.1
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2003.09a
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pp.574-578
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2003
There are so many methods to estimate the groundwater recharge. These methods can be categorized into four groups. First groupis related to the water balance analysis, second group is concerned with baseflow/springflow recession, and third group is interested in some types of tracers; environmental tracers and/or temperature profile. The limitation of these types of methods is that the estimated results of recharge are presented in the form of an average over some time period. Forth group has a little different approach. They use the time series data of hydraulic head and specific yield evaluated from field test, and the results of estimation are described in the sequential form. But their approach has a serious problem. The estimated results in forth typeof methods are generally underestimated because they cannot consider the discharge phase of water table fluctuation coupled with the recharge phase. Ketchum el. at. (2000) proposed calibrated method, considering recharge- and discharge-coupled water table fluctuation. But the dischargeis considered just as the areal average with discharge rate. On the other hand, there are many methods to estimate the source wavelet with observed data set in geophysics/signal processing and geophysical methods are rarely applied to the estimation of groundwater recharge. The purpose this study is the evaluation of the applicability of one of the geophysical method in the estimation of sequential recharge rate. The applied geophysical method is called minimum entropy deconvolution (MED). For this purpose, numerical modeling with linearized Boussinesq equation was applied. Using the synthesized hydraulic head through the numerical modeling, the relative sequenceof recharge is calculated inversely. Estimated results are very concordant with the applied recharge sequence. Cross-correlations between applied recharge sequence and the estimated results are above 0.985 in all study cases. Through the numerical test, the availability of MED in the estimation of the recharge sequence to groundwater was investigated
Kil Se Kee;Han Young Hwan;Lee Eung Hyuk;Park Young Bae;Cho Heung Ho;Min Hong Ki;Hong Seung Hong
Proceedings of the IEEK Conference
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2004.08c
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pp.772-775
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2004
Generally, arterial pulse waves are measured at the radial arterial of wrist or carotid arterial of neck using a sensor such as pressure sensor, piezoelectric sensor or optic sensor. But in this paper, arterial pulse wave is measured at the temple using PZT piezo sensor which is attached on the temple in form of a hair-band. Arterial Pulse waves are generally measured when a reagent is in a static state. But in this paper, we implemented the arterial pulse wave measurement system, as a previous stage of the arterial pulse wave measurement system for running at outdoors or on a running machine, that measures arterial pulse waves at the temple, which is the least moving part when running. Thorough the continuous study, if the motion artifact when running is possible to be removed, the system will be able to perform monitoring of running men's states and especially emergency signals such as serious pulse waves of an/old and feeble persons and handicapped persons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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