Filtro de la señal ECG con Wavelet y Python

1. Cómo se puede usar la transformación wavelet en el filtrado?
2. ¿Es la transformación de wavelet un filtro??
3. Por qué la wavelet es ideal para detectar ECG?

Cómo se puede usar la transformación wavelet en el filtrado?

La aplicación de la transformación de wavelet divide la señal en dos partes: un conjunto de componentes de baja frecuencia con valores de mayor amplitud y un conjunto de componentes de alta frecuencia con valores de menor amplitud. La porción de la energía de la señal asignada para cada sub-banda determina el rendimiento de filtrado.

¿Es la transformación de wavelet un filtro??

Una transformación wavelet es similar a una transformación rápida de Fourier (FFT), ya que rompe una señal o imagen en componentes de frecuencia. Esos componentes se pueden modificar y transformarse para producir una imagen filtrada.

Por qué la wavelet es ideal para detectar ECG?

La naturaleza de la transformación wavelet es tal que es adecuada para el análisis de señales en las que se requiere una resolución de tiempo más precisa para frecuencias más altas que para las más bajas; es decir, la transformación wavelet es adecuada para localizar discontinuidades o singularidades, en las que dominan los componentes de alta frecuencia.