Wavelet

Normalização energética em diferentes escalas em caso de transformação de wavelet discreta

Normalização energética em diferentes escalas em caso de transformação de wavelet discreta
  1. O que são escalas na transformação de wavelet?
  2. Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
  3. Quais são as propriedades da transformação de wavelet discreta?
  4. Qual é a principal aplicação de transformação de wavelet discreta?

O que são escalas na transformação de wavelet?

Wavelets têm duas propriedades básicas: escala e localização. Escala (ou dilatação) define como é "esticada" ou "esmagada" uma wavelet. Esta propriedade está relacionada à frequência, conforme definido para ondas. A localização define onde a wavelet está posicionada no tempo (ou espaço).

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.

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.

Qual é a principal aplicação de transformação de wavelet discreta?

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.

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