웨이블릿 변환과 힐버트 변환을 이용한 간질 파형 분류

이상홍 한국디지털정책학회 2016 디지털융복합연구 Vol.14 No.4

This study proposed new methods to classify normal and epileptic seizure signals from EEG signals using peaks extracted by wavelet transform(WT) and Hilbert transform(HT) based on a neural network with weighted fuzzy membership functions(NEWFM). This study has the following three steps for extracting inputs for NEWFM. In the first step, the WT was used to remove noise from EEG signals. In the second step, the HT was used to extract peaks from the wavelet coefficients. We also selected the peaks bigger than the average of peaks to extract big peaks. In the third step, statistical methods were used to extract 16 features used as inputs for NEWFM from peaks. The proposed methodology shows that accuracy, specificity, and sensitivity are 99.25%, 99.4%, 99% with 16 features, respectively. Improvement in feature selection method in view to enhancing the accuracy is planned as the future work for selecting good features from 16 features. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions; NEWFM) 기반의 웨이블릿 변환(wavelet transform)과 힐버트 변환(Hilbert transform)에 의해 추출한 첨점(peak)을 사용하여 뇌파(EEG)로부터 정상 파형과 간질 파형을 분류하는 새로운 방안을 제안하였다. NEWFM의 입력을 추출하는데 다음과 같은 3개의 단계가 수행되었다. 첫 번째 단계에서는 뇌파로부터 잡음을 제거하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 계수로부터 첨점(peak)을 추출하기 위해서 힐버트 변환을 사용하였다. 또한 크기가 큰 첨점을 추출하기 위해서 첨점의 평균값보다 큰 첨점만을 선택하였다. 세 번째 단계에서는 통계적 방법을 이용하여 첨점으로부터 NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하였다. NEWFM은 이들 16개의 특징을 입력으로 사용하여 99.25%, 99.4%, 99%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다. 향후 연구에서는 특징선택을 이용하여 16개의 특징으로부터 좋은 특징을 선택하여 정확도를 향상시킬 계획이다.

열음향학적 불안정성 검출에 대한 개선된 힐버트-후앙 변환의 적용

차지형(Jihyeong Cha),김영석(Youngseok Kim),고상호(Sangho Ko) 한국추진공학회 2012 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.5

Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장ㆍ단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다. The Hilbert Huang Transform (HHT) technigue with Empirical Mode Decomposition (EMD) is one of the time-frequency domain analysis methods and it has several advantages such that analyzing non-stationary and nonlinear signal is possible. However, there are shortcomings in detecting near-range of frequencies and added noise signals. In this paper, to analyze characteristics of each method, HHT and Short-Time Fourier Transform (STFT) effective in dealing with stationary signals are compared. And with thermoacoustic instabilities signals from a Rijke tube test, HHT and the improved HHT with Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) are compared. The results show that the improved HHT is more appropriate than the original HHT due to the relative insensitivity to noise. Therefore it will result in more accurate analysis.

힐버트 황 변환을 이용한 충격을 받는 구조시스템의 과도 특성

이승규(Lee Seung Kyu),유홍희(Yoo Hong Hee) 대한기계학회 2009 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2009 No.5

The time-frequency analysis method provides effectiveness in transient characteristics analysis. Hilbert-Huang Transform (HHT) is one of the time-frequency analysis methods. HHT is known for its several advantages over other signal analysis methods. Non-stationary and nonlinear signal analysis is the primary advantage of HHT. Moreover, HHT provides fine resolution in high frequency region and allows handling the large size data efficiently. In this paper, the effectiveness of Hilbert-Huang transform is illustrated along with the analysis of transient characteristics analysis of structural systems undergoing impact. The axially oscillating cantilever beam undertaking periodic impulsive force and simple 4-degree-of-freedom model were chosen as structural systems.

힐버트 황 변환을 이용한 충격을 받는 시스템의 과도특성 분석

이승규(Seung Kyu Lee),유홍희(Hong Hee Yoo) 대한기계학회 2009 大韓機械學會論文集A Vol.33 No.12

Transient characteristics of a signal can be effectively exhibited in time-frequency domain. Hilbert-Huang Transform (HHT) is one of the time-frequency domain analysis methods. HHT is known for its several advantages over other signal analysis methods. The capability of analyzing non-stationary or nonlinear characteristics of a signal is the primary advantage of HHT. Moreover, it is known that HHT can provide fine resolution in high frequency region and handle large size data efficiently. In this study, the effectiveness of Hilbert-Huang transform is illustrated by employing structural systems undergoing impact. A simple discrete system and an axially oscillating cantilever beam undertaking periodic impulsive force are chosen to show the effectiveness of HHT.

AE 신호를 이용한 조기 결함 검출을 위한 Hilbert 변환과 Hilbert-Huang 변환의 비교

구동식(Dongsik Gu),이종명(Jongmyeong Lee),이정훈(Junghoon Lee),하정민(Jungmin Ha),최병근(Byeong-Keun Choi) 한국마린엔지니어링학회 2012 한국마린엔지니어링학회지 Vol.36 No.2

전자기 탐사 시스템 반응의 타당성 확인을 위한 분산 관계식과 힐버트 변환

( James Macnae ),( Ryan Springall ) 한국지구물리·물리탐사학회 2011 지구물리와 물리탐사 Vol.14 No.1

상업적인 주파수영역 항공전자탐사 장비의 개별적인 하부시스템의 계기변화와 보정에 대한 점검방법으로 유인성 제약조건만을 사용하여 광대역 이상성분 자료로부터 동상성분을 예측하고자 한다. 이상성분 자료로부터 동상성분의 반응을 예측하는 방법은 다음을 포함한 몇 가지가 있다: (1) 기준면 변화, 보정, 위상의 점검에 대한 품질관리; (2) 이상성분 측정으로부터 동상성분의 잡음수준 예측 및 확인 그리고 향후에는 그 반대과정도 가능할 것이다; (3) 주파수영역과 시간영역의 더 나은 변환과 유인성을 충족시키기 위해 성기게 측정된 자료의 내삽 및 외삽. 실제로 수치모형자료와 Resolve 헬리콥터에 탑재된 전자기 탐사 장비로 측정된 주파수 영역 자료에 대한 실험 결과, 동상성분 자료들은 비율을 맞춘 힐버트 변환에 의해서 40에서 80 ppm의 표준편차를 갖고 예측될 수 있다는 것을 알았다. 그러나, 비행간의 기준면들 사이의 상대적인 차이는 1 ppm보다 더 정확히 분석될 수 있으며 이는 계기변화 보정의 정밀도에 대해 독립적인 품질관리를 가능하게 한다. As a check on calibration and drift in each discrete sub-system of a commercial frequency-domain airborne electromagnetic system, we aim to use causality constraints alone to predict in-phase from wide-band quadrature data. There are several possible applications of the prediction of in-phase response from quadrature data including: (1) quality control on base level drift, calibration and phase checks; (2) prediction and validation of noise levels in in-phase from quadrature measurements and vice versa and in future; and (3) interpolation and extrapolation of sparsely sampled data enforcing causality and better frequency-domain-time-domain transformations. In practice, using tests on both synthetic and measured Resolve helicopter-borne electromagnetic frequency domain data, in-phase data points could be predicted using a scaled Hilbert transform with a standard deviation between 40 and 80 ppm. However, relative differences between base levels between flight could be resolved to better than 1ppm, which allows an independent quality control check on the accuracy of drift corrections.

HHT와 연속스캐닝 진동계를 이용한 구조물의 모드 형상 복원

경용수(Yongsoo Kyong),김대성(Daesung Kim),Jedol Dayou,박기환(Kyihwan Park),왕세명(Semyung Wang) 대한기계학회 2008 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2008 No.6

For CSLDV, the Chebyshev demodulation (or polynomial) technique and Hilbert transform approach have been used for mode shape reconstruction with harmonic excitation. In this paper, the Hilbert-Huang transform approach was applied as an alternative to impact excitation cases in terms of a numerical approach. The vibration of the tested structure is modeled using impulse response functions. In order to verify this technique, a simply supported beam was chosen as the test rig. With additional innovative steps which are the ideal-band pass filter and the nodal point determination, Hilbert-Huang transformation can be used for a good mode shape reconstruction even in the impact excitation case.

힐버트-후앙 변환을 이용한 수중소음원의 식별

황도진(DO-JIN HWANG),김재수(JEA-SOO KIM) 한국해양공학회 2008 韓國海洋工學會誌 Vol.22 No.1

Underwater ambient noise originating from geophysical, biological, and man-made acoustic sources contains information on the source and the ocean environment. Such noise affectsthe performance of sonar equipment. In this paper, three steps are used to identify the ambient noise source, detection, feature extraction, and similarity measurement. First, we use the zero-crossing rate to detect the ambient noisesource from background noise. Then, a set of feature vectors is proposed forthe ambient noise source using the Hilbert-Huang transform and the Karhunen-Loeve transform. Finally, the Euclidean distance is used to measure the similarity between the standard feature vector and the feature vector of the unknown ambient noise source. The developed algorithm is applied to the observed ocean data, and the results are presented and discussed.

누설자속기법을 이용한 엘리베이터 와이어 로프 압착 변형 진단

유병준(Byoungjoon Yu),김주원(Ju-won Kim),박승희(Seunghee Park) 한국비파괴검사학회 2017 한국비파괴검사학회지 Vol.37 No.4

본 연구에서는 누설자속기법을 이용한 와이어 로프 압착 변형 진단을 하였다. 와이어 로프를 사용하는 구조물에 적용하기 위하여 리프트오프의 발생을 최소화시킨 4채널의 누설자속센서 헤드를 제작하였다. 이를 사용하여 와이어 로프의 압착 변형 검색 실험을 수행하였다. 압착 변형 검색 실험을 위해 80 cm의 와이어 로프를 준비하였고, 중간인 40 cm 지점에 압착 변형을 가하였다. 와이어 로프 압착 변형을 진단하기 위해 자속신호를 힐버트 변환을 활용하여 순간변화량을 손상 검색에 활용하였다. 객관적인 손상 판단을 위하여 계측된 자속신호를 통계학적 GEV(generalized extreme value) 분포를 이용하여 임계값을 설정하였다. 이에 압착 손상을 가한 와이어 로프의 양수화된 데이터에 임계값을 적용해본 결과 압착 변형의 손상 유무를 확인할 수 있었다. 최종적으로 신호의 크기가 압착 변형의 돌출부보다 압축부에서 더 크게 나타난 것을 확인하였으며, 본 기법의 압착 변형 검색 가능성을 살펴보았다. In this study, an inspection system based on magnetic flux leakage (MFL) was used to diagnose the pressure deformation of a wire rope. To verify the feasibility of the proposed damage-detection technique, a 4-channel MFL sensor head was designed and fabricated. For the crimp-deformation search experiment, a wire rope of 80 cm was prepared, and a crimp deformation was applied at its midpoint, that is, at 40 cm. The magnetic sensor signals of the wire rope without pressure deformation were scanned using the manufactured sensor head. To minimize the influence of noise, the magnetic flux signal was utilized for detecting damage by applying the Hilbert transform. To determine the objective damage, a threshold value was set by using the statistical generalized extreme value (GEV) distribution of the measured magnetic flux signal. Thus, this study determined the existence of a possibility of finding the pressure deformations by using the proposed technique.

경험적 모드 분해를 이용한 시각자극 관련 과제수행에 대한뇌 유발전위 진폭과 위상 변화 분석

이벽진 ( Byuck Jin Lee ),유선국 ( Sun Kook Yoo ) 한국감성과학회 2015 감성과학 Vol.18 No.1

본 논문에서는 경험적 모드 분해 방법을 이용하여 시각자극 출현에 따른 과제 수행 시 발생하는 뇌 유발전위의 와 대역에 대한 진폭과 위상변화를 확인하였다. 과제수행에 대한 뇌 유발전위를 구성 주파수 대역 별로 분해하기 위하여 경험적 모드 분해 방법을 적용하였고, 분해된 각 내재모드함수에 힐버트 변환을 적용하여 뇌 유발전위의 와 대역의 순간 진폭과 위상 변화를 확인하였다. 과제 수행 시 뇌 유발전위의 P2, N2과 P3지점에서 와 대역의 진폭이 크게 관찰되었으며, N1, P2부근에서 순간 위상의 변화가 최대가 되었다. 시각 자극 출현에 따른 응시 상태에서는 두 대역 모두 관련된 위상 변화시점이 확인되지 않았다. 대역통과필터 방법 적용 시, 경험적 모드 분해 방법에 비해 시간과 주파수 해상도가 떨어졌으며, 필터의 파라미터에 따라 위상 변화 시점의 결과에 차이가 발생하였다. 연구를 통해  와 대역이 시각 자극 출현에 따른 과제 수행에 대한 뇌 유발전위의 주요성분인 와 대역의 위상변화와 뇌 유발전위의 생성을 위상 변화와 연관 지어 해석하였다. In this paper, amplitude and phase difference patterns for theta and alpha bands of the Evoked Potential(EP) in relation to perform a task at visual stimulus were analyzed using the Empirical mode decomposition(EMD). The EMD is applied to decompose EP signals with task-related sub-frequency band signals. Intrinsic mode function was implied in Hilbert transform and instantaneous amplitude and phase differences of theta and alpha were derived from Hilbert transformed EP. In a task status, large amplitude for both bands was observed at P2, N2, and P3 points as well as maximum phase difference was observed at N1 and P2. We confirmed that both bands are associated with a task at visual stimulus, and less associated with fixation. The proposed method enhances the time and frequency resolution in comparison with band-pass filter method which observed different phase results according to conditions.