Howtosignalprocessing
- Quais são as propriedades da transformação de wavelet discreta?
- O que é transformada de wavelet discreta usada para?
- O que são o básico das transformações de wavelet?
- Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
Quais são as propriedades da transformação de wavelet discreta?
Uma transformação de wavelet discreta (DWT) é uma transformação que decompõe um determinado sinal em vários conjuntos, onde cada conjunto é uma série temporal de coeficientes que descrevem a evolução do tempo do sinal na banda de frequência correspondente.
O que é transformada de wavelet discreta usada para?
A transformação de wavelet discreta tem um grande número de aplicações em ciência, engenharia, matemática e ciência da computação. Mais notavelmente, é usado para codificação de sinal, para representar um sinal discreto de uma forma mais redundante, geralmente como um pré -condicionamento para compressão de dados.
O que são o básico das transformações de wavelet?
As transformações de wavelet são ferramentas matemáticas para analisar dados em que os recursos variam em diferentes escalas. Para sinais, os recursos podem ser frequências variando com o tempo, transientes ou tendências lentamente variadas. Para imagens, os recursos incluem bordas e texturas.
Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
Para resumir: o CWT e as transformadas de wavelet discretas diferem na maneira como eles discretizam o parâmetro de escala. O CWT normalmente usa escalas exponenciais com uma base menor que 2, por exemplo 21/12 . A transformação de wavelet discreta sempre usa escalas exponenciais com a base igual a 2.
