Howtosignalprocessing
- O que se entende por transformação de Fourier de curto tempo?
- Qual é a diferença entre FFT e STFT?
- Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
- Como a integral wavelet se transforma diferente de STFT?
O que se entende por transformação de Fourier de curto tempo?
A transformação de Fourier de curto tempo (STFT) é usada para analisar como o conteúdo de frequência de um sinal não estacionário muda ao longo do tempo. A magnitude quadrada do STFT é conhecida como representação de frequência de tempo do espectrograma do sinal.
Qual é a diferença entre FFT e STFT?
A FFT tem uma resolução de 2048 linhas, janela Blackman e 50% de sobreposição e STFT também possui tamanho de bloco 2048, tamanho de FFT 16K, janela preta usada e sobreposição de 50%. Como podemos ver, o STFT tem um desempenho melhor com o mesmo tamanho de bloco (mas linhas mais calculadas). Melhoramos a resolução de frequência para a mesma quantidade de dados escavados.
Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
A análise wavelet supera a desvantagem do STFT, já que o CWT usa uma técnica de janela com regiões de tamanho variável. A análise de wavelet permite o uso de intervalos de longo tempo, onde queremos informações mais precisas de baixa frequência e regiões mais curtas, onde queremos informações de alta frequência.
Como a integral wavelet se transforma diferente de STFT?
A wavelet transforma apresenta uma melhoria em relação à STFT porque tem grandes resoluções no domínio do tempo e da frequência. A transformação de wavelet representa sinais com funções básicas concentradas em energia, em vez de funções de janela de tamanho invariável que usadas no STFT.
