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- Quais são as propriedades da transformação de wavelet discreta?
- Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
- Qual é a principal aplicação de transformação de wavelet discreta?
- O que é reconstrução wavelet?
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 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.
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.
O que é reconstrução wavelet?
Onde a análise de wavelets envolve filtragem e redução de amostragem, o processo de reconstrução da wavelet consiste em amostragem e filtragem. Upsampling é o processo de alongamento de um componente de sinal inserindo zeros entre amostras.
