Howtosignalprocessing
- O que uma transformação de wavelet contínua faz?
- Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
- O que é a explicação simples de transformação de wavelet?
- É a wavelet transformar uma convolução?
O que uma transformação de wavelet contínua faz?
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 a transformação de wavelet discreta?
O CWT e as transformações 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.
O que é a explicação simples de transformação de wavelet?
A transformação da wavelet é uma técnica matemática que pode decompor um sinal em vários níveis mais baixos de resolução, controlando os fatores de escala e mudança de uma única função de wavelet (Mother Wavelet) (Foufoula-Georgiou e Kumar, 1995; Lau e Weng, 1995; Torrence e Compo, 1998; Percival e Walden, 2000).
É a wavelet transformar uma convolução?
Uma transformação de wavelet é essencialmente uma convolução com várias funções escolhidas para serem "compactas" em frequência e tempo. Aqui compacto significa que as funções são diferentes de zero apenas em uma faixa limitada de frequência e tempo.
![Por que a escala de imagens / pixels em '[0, 1]' 'é realizada antes do algoritmo SIFT (Scale Invariant Feature Transform)?](https://howtosignalprocessing.com/storage/img/images_1/why_is_scaling_of_images_pixels_into_0_1_range_performed_before_sift_scale_invariant_feature_transform_algorithm.jpg){kind=tracking}
