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- ¿Qué es la transformación de wavelet inverse??
- ¿Qué significan los coeficientes de la transformación de wavelet??
- ¿Cómo se calculan los coeficientes wavelet??
- ¿Cómo eliges un nivel de descomposición wavelet??
¿Qué es la transformación de wavelet inverse??
La función ICWT implementa el CWT inverso. El uso de ICWT requiere que obtenga el CWT de CWT . Debido a que el CWT es una transformación redundante, no hay una forma única de definir lo inverso.
¿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.
¿Cómo se calculan los coeficientes wavelet??
Los coeficientes wavelet β j, k = 〈f, ψ ˜ j, k〉, j < J, de una función f ∈ L 2 (r) se puede calcular usando la transformación de wavelet rápida de los coeficientes C J, K = 〈F, φ ˜ J, K〉 a una escala fina . En la práctica, sin embargo, los coeficientes C J, K no se pueden calcular exactamente.
¿Cómo eliges un nivel de descomposición wavelet??
Teóricamente, el nivel de descomposición máximo (m) se puede calcular como: M = log2 (n), donde n es la longitud de la serie. Al realizar un modelo ANN basado en wavelet, debe determinar el nivel de descomposición más adecuado de 1 a M.
