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- ¿Por qué la transformación Wavelet es mejor que las transformaciones de Fourier??
- ¿Cuáles son las ventajas de la transformación de Fourier de corto tiempo sobre la transformación de Fourier??
- ¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
- ¿Cuál es la diferencia entre Stft y Wavelet Transform?
¿Por qué la transformación Wavelet es mejor que las transformaciones de Fourier??
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.
¿Cuáles son las ventajas de la transformación de Fourier de corto tiempo sobre la transformación de Fourier??
STFT proporciona la información de frecuencia localizada por tiempo para situaciones en las que los componentes de frecuencia de una señal varían con el tiempo, mientras que la transformación estándar de Fourier proporciona la información de frecuencia promediada durante todo el intervalo de tiempo de señal 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 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.
