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- ¿Cuál es la diferencia entre Stft y Wavelet Transform?
- ¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
- Por qué la transformación de wavelet es mejor que el corto tiempo de transformación de Fourier?
- ¿Cuál es la diferencia entre FFT y STFT??
¿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.
Por qué la transformación de wavelet es mejor que el corto tiempo de transformación de Fourier?
El resultado de la transformación de wavelet difiere del STFT en que su resolución de frecuencia de tiempo no es fija y depende de la frecuencia (propiedad de múltiples escasas, ver FIG. 5). En general, la transformación wavelet representa componentes de menor frecuencia con una resolución de frecuencia más fina y una resolución de tiempo más gruesa.
¿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.
