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- ¿Qué es sincronizar la transformación??
- ¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
- ¿Cuál es la diferencia entre la transformación de wavelet continua y la transformación de wavelet discreta??
- ¿Cuál es el propósito de la transformación de wavelet continua??
¿Qué es sincronizar la transformación??
La transformación de sincronización es un método de análisis de frecuencia de tiempo que puede descomponer las señales complejas en componentes oscilatorios que varían en el tiempo. Es una forma de reasignación de frecuencia de tiempo que es escasa e invertible, lo que permite la recuperación de la señal.
¿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.
¿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 el propósito de la transformación de wavelet continua??
La transformación continua de wavelet (CWT) ha jugado un papel clave en el análisis de la información de frecuencia de tiempo en muchos campos diferentes de ciencia e ingeniería. Se basa en la transformación clásica de Fourier a corto plazo, pero permite una resolución de frecuencia de tiempo variable.
