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- ¿Qué es la aproximación y los coeficientes de detalles en la transformación wavelet??
- ¿Qué significan los coeficientes de la transformación de wavelet??
- ¿Qué es la aproximación del coeficiente??
- ¿Cómo se lee Wavelet Transform?
¿Qué es la aproximación y los coeficientes de detalles en la transformación wavelet??
Coeficientes (pesos) asociados con la función de escala, llamados coeficientes de aproximación, capturan información de baja frecuencia, mientras que los coeficientes asociados con la función wavelet, llamados coeficientes detallados, capturan información de alta frecuencia.
¿Qué significan los coeficientes de la transformación de wavelet??
La transformación wavelet es la convolución de una función (datos) con una base wavelet. El resultado de esta convolución son los coeficientes wavelet. La convolución mide la similitud entre la función wavelet y los datos. Si la similitud es alta, entonces tendrá picos.
¿Qué es la aproximación del coeficiente??
Los coeficientes de aproximación o escala son la representación de paso bajo de la señal y los detalles son los coeficientes wavelet. En cada nivel posterior, los coeficientes de aproximación se dividen en una pieza de aproximación más gruesa (bajo paso) y parte de paso alto (detalle).
¿Cómo se lee Wavelet Transform?
La idea básica detrás de la transformación de wavelet es una nueva función de base (ventana) que se puede ampliar o comprimirse para capturar tanto el componente de baja frecuencia como de alta frecuencia de la señal (que se relaciona con la escala).
