Transformación wavelet en r

1. ¿Para qué se usa la transformación de wavelet??
2. Lo que se entiende por transformación wavelet?
3. ¿Cuál es la diferencia entre Wavelet y Fourier Transform?
4. ¿Es la transformación de wavelet una convolución??

¿Para qué se usa la transformación de wavelet??

La transformación wavelet (WT) se puede usar para analizar las señales en el espacio de tiempo -frecuencia y reducir el ruido, al tiempo que conserva los componentes importantes en las señales originales. En los últimos 20 años, WT se ha convertido en una herramienta muy efectiva en el procesamiento de señales.

Lo que se entiende por transformación wavelet?

Las transformaciones wavelet son herramientas matemáticas para analizar datos donde las características varían en diferentes escalas. Para las señales, las características pueden ser frecuencias que varían con el tiempo, los transitorios o las tendencias variables lentamente. Para imágenes, las características incluyen bordes y texturas.

¿Cuál es la diferencia entre Wavelet y Fourier Transform?

Mientras que la transformación de Fourier crea una representación de la señal en el dominio de frecuencia, la transformación de wavelet crea una representación de la señal en el dominio de tiempo y frecuencia, lo que permite un acceso eficiente de información localizada sobre la señal.

¿Es la transformación de wavelet una convolución??

Una transformación wavelet es esencialmente una convolución con un montón de funciones elegidas para ser "compacta" en frecuencia y tiempo. Aquí compacto significa que las funciones no son cero solo en un rango limitado de frecuencia y tiempo.