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- Qual é a diferença entre a transformação STFT e wavelet?
- Por que a transformação de wavelet é melhor do que a transformação de Fourier de curto tempo?
- Qual é a diferença entre a transformação de Fourier curto e a transformação rápida de Fourier?
- Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
Qual é a diferença entre a transformação STFT e wavelet?
Em contraste com o STFT padrão que usa um tamanho de janela única, a transformação da wavelet (WT) usa janelas curtas em altas frequências e janelas longas em baixas frequências [21]. As wavelets dependem do uso de uma função de wavelet mãe que pode ser escalada e deslocada, para se correlacionar com as anomalias ou eventos dos sinais.
Por que a transformação de wavelet é melhor do que a transformação de Fourier de curto tempo?
O resultado da transformação da wavelet difere do STFT, pois sua resolução de frequência de tempo não é fixa e depende da frequência (propriedade em várias escalas, veja FIG. 5). Em geral, a transformação da wavelet representa componentes de menor frequência com resolução de frequência mais fina e resolução de tempo mais grossa.
Qual é a diferença entre a transformação de Fourier curto e a transformação rápida de Fourier?
A STFT fornece as informações de frequência localizadas no tempo para situações nas quais os componentes de frequência de um sinal variam ao longo do tempo, enquanto a transformação padrão de Fourier fornece as informações de frequência média em todo o intervalo de tempo de sinal.
Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
A análise wavelet supera a desvantagem do STFT, já que o CWT usa uma técnica de janela com regiões de tamanho variável. A análise de wavelet permite o uso de intervalos de longo tempo, onde queremos informações mais precisas de baixa frequência e regiões mais curtas, onde queremos informações de alta frequência.
