Howtosignalprocessing
- O que é a transformação de sinchoSqueezing?
- Qual é a diferença entre a transformação STFT e wavelet?
- O que o wavelet transforma faz?
- Qual é a desvantagem da transformação de wavelet?
O que é a transformação de sinchoSqueezing?
A transformação de sincrosquezagem é um método de análise de frequência de tempo que pode decompor sinais complexos em componentes oscilatórios variáveis no tempo. É uma forma de reatribuição de frequência de tempo que é esparsa e invertível, permitindo a recuperação do sinal.
Qual é a diferença entre a transformação STFT e wavelet?
Em contraste com o STFT padrão que usa um tamanho de janela única, a transformação da wavelet (WT) usa janelas curtas em altas frequências e janelas longas em baixas frequências [21]. As wavelets dependem do uso de uma função de wavelet mãe que pode ser escalada e deslocada, para se correlacionar com as anomalias ou eventos dos sinais.
O que o wavelet transforma faz?
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).
Qual é a desvantagem da transformação de wavelet?
Embora a transformação de wavelet discreta (DWT) seja uma ferramenta poderosa para processamento de sinal e imagem, ela tem três desvantagens graves: sensibilidade à mudança, baixa direcionalidade e falta de informação de fase.
