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- ¿Qué hace una transformación de wavelet continua??
- ¿Cuál es la diferencia entre CWT y DWT??
- ¿Qué es el poder wavelet??
- ¿Cuál es la salida de la transformación wavelet??
¿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 CWT y DWT??
Para resumir: 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 el poder wavelet??
Mientras que el espectro de potencia wavelet (simple) describe la evolución de la varianza de una serie temporal en las diferentes frecuencias, con períodos de gran varianza asociados con períodos de gran potencia a las diferentes escalas, la potencia de la onda cruzada de dos series de tiempo describe el covarianza local entre el tiempo ...
¿Cuál es la salida de la transformación wavelet??
Las salidas A y D son los coeficientes wavelet de reconstrucción: A: la salida de aproximación, que es el contenido de baja frecuencia del componente de señal de entrada. D: La salida multidimensional, que proporciona los detalles, o los componentes de alta frecuencia, de la señal de entrada en varios niveles (hasta el nivel 6)
