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- ¿Cuáles son las propiedades de la transformación de wavelet discreta??
- ¿Qué es la transformación de wavelet discreta utilizada para?
- ¿Qué son los conceptos básicos de las transformaciones wavelet??
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
¿Cuáles son las propiedades de la transformación de wavelet discreta??
Una transformación de wavelet discreta (DWT) es una transformación que descompone una señal dada en varios conjuntos, donde cada conjunto es una serie temporal de coeficientes que describen la evolución del tiempo de la señal en la banda de frecuencia correspondiente.
¿Qué es la transformación de wavelet discreta utilizada para?
La transformación discreta de wavelet tiene una gran cantidad de aplicaciones en ciencias, ingeniería, matemáticas e informática. En particular, se utiliza para la codificación de señal, para representar una señal discreta en una forma más redundante, a menudo como un preacondicionamiento para la compresión de datos.
¿Qué son los conceptos básicos de las transformaciones wavelet??
Las transformaciones wavelet son herramientas matemáticas para analizar datos donde las características varían en diferentes escalas. Para las señales, las características pueden ser frecuencias que varían con el tiempo, los transitorios o las tendencias variables lentamente. Para imágenes, las características incluyen bordes y texturas.
¿Cuál es la diferencia entre la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
Para resumir: el CWT y las transformaciones discretas de wavelet difieren en cómo discretizan el parámetro de escala. El CWT típicamente usa escalas exponenciales con una base más pequeña de 2, por ejemplo 21/12 . La transformación de wavelet discreta siempre usa escalas exponenciales con la base igual a 2.
