Howtosignalprocessing
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
- ¿Por qué DWT es mejor que CWT??
- ¿Qué hace una transformación de wavelet continua??
- ¿Qué es la transformación de wavelet y sus tipos??
¿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.
¿Por qué DWT es mejor que CWT??
La diferencia entre el CWT y el DWT es que la elección del parámetro de escala y el parámetro de posición de la transformación wavelet continua es arbitraria, mientras que la transformación de wavelet discreta no es.
¿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.
¿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.
