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- ¿Qué hace una transformación de wavelet continua??
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
- ¿Cuál es la transformación wavelet y cuándo se debe usar??
- ¿Cuáles son los tipos de 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 la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
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.
¿Cuál es la transformación wavelet y cuándo se debe usar??
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.
¿Cuáles son los tipos de wavelet??
Hay dos tipos de transformaciones wavelet: la transformación de wavelet continua (CWT) y la transformación de wavelet discreta (DWT). Específicamente, el DWT proporciona una herramienta eficiente para la codificación de señal.
