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- ¿Qué se entiende por transformación de Fourier a corto plazo??
- ¿Cuál es la diferencia entre FFT y STFT??
- ¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
- ¿En qué se diferencia la transformación de wavelet integral de STFT??
¿Qué se entiende por transformación de Fourier a corto plazo??
La transformación de Fourier (STFT) a corto plazo se utiliza para analizar cómo cambia el contenido de frecuencia de una señal no estacionaria con el tiempo. La magnitud cuadrada del STFT se conoce como la representación de frecuencia de tiempo del espectrograma de la señal.
¿Cuál es la diferencia entre FFT y STFT??
FFT tiene una resolución de 2048 líneas, ventana de Blackman y 50% de superposición y STFT también tiene un tamaño de bloque 2048, tamaño FFT 16k, ventana de Blackman y superposición del 50%. Como podemos ver, STFT funciona mejor con el mismo tamaño de bloque (pero más líneas calculadas). Mejoramos la resolución de frecuencia para la misma cantidad de datos recortados.
¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
El análisis de wavelet supera la desventaja de STFT ya que CWT utiliza una técnica de ventana con regiones de tamaño variable. El análisis Wavelet permite el uso de intervalos de tiempo a largo plazo donde queremos información más precisa de baja frecuencia y regiones más cortas donde queremos información de alta frecuencia.
¿En qué se diferencia la transformación de wavelet integral de STFT??
Las transformaciones de wavelet presenta una mejora sobre el STFT porque tiene grandes resoluciones tanto en el dominio de tiempo como en el dominio de frecuencia. Wavelet Transform representa señales con funciones básicas concentradas en energía en lugar de funciones de ventana de tamaño invariable que se usan en STFT.
