Pattern classification of single and multiple discharge sources was applied using a wavelet image signal method in which a feature extraction was applied using a hidden sub-image. A feature extracting method that used vertical and horizontal images using an MSD method was applied to an averaging process for the scale of pulses for the phase. A feature extracting process for the preprocessing of the input of a neural network was performed using an inverse transformation of the horizontal, vertical, and diagonal sub-images. A back propagation algorithm in a neural network was used to classify defective signals. An algorithm for wavelet image processing was developed. In addition, the defective signal was classified using the extracted value that was quantified for the input of a neural network.
본 논문에서는 CDMA 통신을 위한 확산부호계열의 발생에 대한 새로운 기술을 소개하였다. Wavelet 패킷 부분공간을 이루는 기저의 직교성을 이용한 최적확산부호계열 발생의 효율적인 방법을 제시하고 3단계 QMF의 구조를 이용하여 최적부호계열을 발생하였다. 발생된 최적부호계열은 통상적인 PN 기저 Gold 부호 계열과는 달리 비이원으로 불규칙적인 형태로 발생되므로 의도적인 방해자로부터 보안성을 유지할 수 있으며 또한 상관함수 특성이 우수함을 보였다.
The surface fibers on the fabric is one of decisive factors which affects human sensory evaluation as well as heat and moisture transfer characteristics. In this study the length and distribution of surface fibers that are extruded from the fabric surface of the wool/wool blend fabrics (14 wool fabrics and 10 wool blend fabrics) and its contribution to subjective sensory evaluation were investigated. In order to quantify the length and distribution of surface fibers, image analysis and wavelet transform technique were introduced. Instant warm-cool feeling of touch, Q$\_$max/, and contact area were also measured and related to the quantified surface fibers. To figure out the effect of surface characteristics on sensory evaluation, human sensory responses to three adjectives which represent surface characteristics and warm-cool feeling of touch were obtained and analyzed. The relationship between the quantified surface fibers assessed by wavelet energy and both warm-cool reeling of touch, Qmax, and human sensory response were discussed.
The aim of this paper is to compare wavelet, kurtosis and pseudofractal based techniques for structural health monitoring in the presence of measurement noise. A detailed comparison and assessment of these techniques have been carried out in this paper through numerical experiments for the calibration of damage extent of a simply supported beam with an open crack serving as an illustrative example. The numerical experiments are deemed critical due to limited amount of experimental data available in the field of singularity based detection of damage. A continuous detectibility map has been proposed for comparing various techniques qualitatively. Efficiency surfaces have been constructed for wavelet, kurtosis and pseudofractal based calibration of damage extent as a function of damage location and measurement noise level. Levels of noise have been identified for each technique where a sudden drop of calibration efficiency is observed marking the onset of damage masking regime by measurement noise.
A novel method for recognition, characterization, and quantification of deterioration in bridge components and laboratory concrete samples is presented in this paper. The proposed scheme is based on grey level co-occurrence matrix texture analysis using Haar's discrete wavelet transform on concrete imagery. Each image is described by a subset of band-filtered images containing wavelet coefficients, and then reconstructed images are employed in characterizing the texture, using grey level co-occurrence matrices, of the different types and degrees of damage: map-cracking, spalling and steel corrosion. A comparative study was conducted to evaluate the efficiency of the supervised maximum likelihood and unsupervised K-means classification techniques, in order to classify and quantify the deterioration and its extent. Experimental results show both methods are relatively effective in characterizing and quantifying damage; however, the supervised technique produced more accurate results, with overall classification accuracies ranging from 76.8% to 79.1%.
The fault location algorithm based on wavelet transform was developed to locate the fault more accuracy after the operation of relay. The stationary wavelet transform(SWT) was introduced instead of conventional discrete wavelet transform(DWT) because SWT has redundancy properties which is more useful in noise signal processing. The algorithm was based on the correlation of wavelet coefficients at multi-scales. Fault location algorithm was tested by simulation on real power cable system. From these results, the fault can be located even in very difficult situations, such as at different inception angle and fault resistance.
Thresholding in frequency domain is a simple and effective noise reduction technique. Determination of the threshold is critical to the image quality. The optimal threshold minimizing the Mean Square Error (MSE) is chosen adaptively in the wavelet domain; we utilize an equation of the MSE for the soft-thresholded signal and the histogram of wavelet coefficients of the original image and noisy image. The histogram of the original signal is estimated through the deconvolution assuming that the probability density functions (pdfs) of the original signal and the noise are statistically independent. The proposed method is quite general in that it does not assume any prior for the source pdf.
In this paper, the efficient motion estimation and compensation method for 3 dimensional wavelet transform is proposed. Recently, since the compression performance and scalable functionality are provided by wavelet transform, many researches have been carried out for applying to the video compression. For the temporal filtering, motion estimation and compensation techniques are used, but the unconnected pixels, which are produced by motion compensation result into the degradation of coding performance and quality of the picture. For the efficient motion compensated temporal filtering by reducing the number of these unconnected pixels, we propose the variable block size motion estimation and compensation method. Also we propose a method that determines the block size using rate-distortion optimization technique according to the local characteristics of the frame. The simulation results show the improved performances than the MPEG-4 scalable coding methods and the 3 dimensional wavelet coding methods using fixed block size motion estimation and compensation.
The objective of this paper is to propose a new efficient technique for the estimation of time-delay parameters using wavelet theory and third-order cumulants, yielding good performance even in the case of low SNR. In particular, band-limited non-Gaussian signals with non-zero skewness and spatially correlated Gaussian noises are considered here. The approach is based on the fact that the effects of spatially correlated Gaussian noises on time-delay estimation can be reduced by using the projection sequences (based on the redundant wavelet decomposition) of given measurements in the higher-order cumulant domain. Finally, the performance of the proposed approach is demonstrated using simulations.
A Haar wavelet based numerical method for solving singularly perturbed linear time invariant system is presented in this paper. The reduced pure slow and pure fast subsystems are obtained by decoupling the singularly perturbed system and differential matrix equations are converted into algebraic Sylvester matrix equations via Haar wavelet technique. The operational matrix of integration and its inverse matrix are utilized to reduce the computational time to the solution of algebraic matrix equations. Finally a numerical example is given to demonstrate the validity and applicability of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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