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- ¿Cuál es la diferencia entre Stft y Wavelet Transform?
- ¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
- ¿Qué hace una transformación de wavelet continua??
- ¿Cómo afecta la longitud de la ventana al espectrograma?
¿Cuál es la diferencia entre Stft y Wavelet Transform?
En contraste con el STFT estándar que utiliza un tamaño de ventana único, la transformación wavelet (WT) utiliza ventanas cortas a altas frecuencias y ventanas largas a bajas frecuencias [21]. Las wavelets se basan en el uso de una función wavelet madre que se puede escalar y cambiar, para correlacionarse con las anomalías o eventos de las señales.
¿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.
¿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.
¿Cómo afecta la longitud de la ventana al espectrograma?
Sin embargo, dado que el espectrograma tiene un tamaño de ventana de fijación, existe un dilema de resolución, donde la ventana demasiado estrecha dará como resultado una resolución de frecuencia deficiente, y una ventana demasiado ancha causará una resolución de tiempo deficiente.
