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En matemáticas, la transformación de wavelet continua (CWT) es formal (i.mi., Herramienta no numérica) que proporciona una representación excesiva de una señal al dejar que la traducción y el parámetro de escala de las wavelets varíen continuamente.
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación wavelet continua y discreta??
- ¿Cómo se hace una transformación de wavelet continua en Matlab??
- ¿Qué es la transformación de wavelet y sus tipos??
- ¿Qué es la transformación de wavelet en EEG??
¿Cuál es la diferencia entre la transformación wavelet continua y 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.
¿Cómo se hace una transformación de wavelet continua en Matlab??
wt = cwt (x, wname) utiliza la wavelet analítica especificada por wname para calcular el cwt. [WT, F] = CWT (___, FS) Especifica la frecuencia de muestreo, FS, en Hertz, y devuelve las conversiones de escala a frecuencia F en Hertz. Si no especifica una frecuencia de muestreo, CWT devuelve F en ciclos por muestra.
¿Qué es la transformación de wavelet y sus tipos??
Las transformaciones wavelet se pueden clasificar en dos clases amplias: la transformación de wavelet continua (CWT) y la transformación de wavelet discreta (DWT). La transformación de wavelet continua es una transformación de frecuencia de tiempo, que es ideal para el análisis de señales no estacionarias.
¿Qué es la transformación de wavelet en EEG??
La transformación de wavelet utiliza el tamaño variable de Windows con una función wavelet. El análisis wavelet generalmente se aplica de dos maneras, transformación de wavelet continua (CWT) y transformación de wavelet discreta (DWT). CWT utiliza una función wavelet ψ (t) y produce un escalograma, similar a un espectrograma para el análisis de frecuencia de tiempo.
