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- ¿Qué hace una transformación de wavelet continua??
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
- ¿Qué es la explicación simple de transformación de wavelet??
- ¿Es la transformación de wavelet una convolución??
¿Qué hace una transformación de wavelet continua??
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 de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
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.
¿Qué es la explicación simple de transformación de wavelet??
La transformación wavelet es una técnica matemática que puede descomponer una señal en múltiples niveles de resolución más bajos controlando los factores de escala y cambio de una sola función wavelet (wavelet madre) (Foufoula-georgiou y Kumar, 1995; Lau y Weng, 1995; Torrence y Torrence y Torrence; Compo, 1998; Percival y Walden, 2000).
¿Es la transformación de wavelet una convolución??
Una transformación wavelet es esencialmente una convolución con un montón de funciones elegidas para ser "compacta" en frecuencia y tiempo. Aquí compacto significa que las funciones no son cero solo en un rango limitado de frecuencia y tiempo.
