Filtrar sinal ECG com wavelet e python

1. Como a transformação da wavelet pode ser usada na filtragem?
2. É a wavelet transformar um filtro?
3. Por que a wavelet é ideal para detectar o ECG?

Como a transformação da wavelet pode ser usada na filtragem?

A aplicação da transformação de wavelet divide o sinal em duas partes: um conjunto de componentes de baixa frequência com valores de amplitude mais altos e um conjunto de componentes de alta frequência com valores de amplitude mais baixos. A parte da energia do sinal alocada para cada sub-banda determina o desempenho da filtragem.

É a wavelet transformar um filtro?

Uma transformação de wavelet é semelhante a uma transformação rápida de Fourier (FFT), na medida em que quebra um sinal ou imagem em componentes de frequência. Esses componentes podem ser modificados e transformados de volta para produzir uma imagem filtrada.

Por que a wavelet é ideal para detectar o ECG?

A natureza da transformação da wavelet é tal que é adequada para a análise de sinais nos quais uma resolução de tempo mais precisa é necessária para frequências mais altas do que para as inferiores; Ou seja, a transformação da wavelet é adequada para localizar descontinuidades ou singularidades, nas quais os componentes de alta frequência dominam.