• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.549-552
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• 1998

본 논문에서는 wavelet 패킷의 직교성을 이용한 새로운 다중 통신 시스템을 구성하고 그 특성을 분석하였다. 유한에너지 신호공간 L$^2$(R)로부터 부분공간으로 신호를 분해할 수 있는 MRA(Multiresolution Analysis)의 기본개념과 이를 이용한 wavelet와 QMF(Quadrature Mirror Filter)와의 관계를 검토하였다. MRA의 개념을 보다 일반화한 신호의 wavelet 패킷 변환과 역변환을 실현하기 위한 알고리즘을 고찰하고 MRF(Multirate Filter Bank)를 이용하여 다중화 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 구성이 간단하며 최대 이용자의 수와 정보 데이터의 전송율에 대한 유연성을 기대할 수 있음을 보였다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.28 no.6
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• pp.552-559
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• 2014

In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1753-1754
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• 2006

이 논문에서는 밀폐된 공간 내에서 발생하는 소음을 줄이기 위해 일종의 능동 소음 제어 방법을 발표한다. 제안된 제어방법은 WPFB(Wavelet Packet Filter Bank)를 이용하여 기존의 FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘의 단점인, 소음 제어시스템 내에서의 소음전달의 지연으로 인한 불안정성과, 소음의 급작스런 변화에 대한 응답능력부족을 해소하는 방법이다. 이 시스템의 주요 특성은 소음제어 시스템의 이차경로에 WPFB이 삽입되어 FXLMS 알고리즘에 비해 빠른 연산이 수행된다는 것이다. 다른 말로 하면, WPFB는 병렬연산을 수행한다. 그러면, 적응 알고리즘 내에 있는 필터의 웨이트들이 더 빨리 갱신될 것이다. 또한 WPFB는 뛰어난 분해능을 가지고 있어서 아주 미세한 소음까지도 처리해 낼 수가 있다. 이 제어기법의 효율성은 simulation을 통해 증명될 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.3
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• pp.653-660
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• 2000

In this paper, an adaptive interference excision scheme with multiple adaptive filter bank using an adaptive algorithm is proposed. This scheme suppresses interference in the wavelet packet transform domain for the direct spread spectrum communication systems. Using the Monte-Carlo simulation, we analyze the performance of the direct spread spectrum communication systems with this excision scheme using LMS and RLS adaptive algorithms in AWGN and interference channel.