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Em matemática, a transformação de wavelet contínua (CWT) é formal (i.e., Ferramenta não numérica) que fornece uma representação excessiva de um sinal, permitindo que o parâmetro de tradução e escala das wavelets varia continuamente.
- Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e discreta?
- Como você faz uma transformação de wavelet contínua no matlab?
- O que é a transformação de wavelet e seus tipos?
- O que é a transformação de wavelet no EEG?
Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e 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.
Como você faz uma transformação de wavelet contínua no matlab?
wt = cwt (x, wname) usa a wavelet analítica especificada por wname para calcular o CWT. [WT, F] = CWT (___, FS) Especifica a frequência de amostragem, FS, em Hertz, e retorna as conversões de escala a frequência f em Hertz. Se você não especificar uma frequência de amostragem, o CWT retornará F em ciclos por amostra.
O que é a transformação de wavelet e seus tipos?
As transformações de wavelet podem ser classificadas em duas classes amplas: a transformação de wavelet contínua (CWT) e a transformação de wavelet discreta (DWT). A transformação de wavelet contínua é uma transformação de frequência de tempo, ideal para análise de sinais não estacionários.
O que é a transformação de wavelet no EEG?
A transformação de wavelet usa o tamanho variável das janelas com uma função wavelet. A análise de wavelet é geralmente aplicada de duas maneiras, transformada de wavelet contínua (CWT) e transformada de wavelet discreta (DWT). O CWT usa uma função wavelet ψ (t) e produz um escalograma, semelhante a um espectrograma para análise de frequência de tempo.
