Compreendendo as unidades da Wavelet Time & Frequency Resolution

1. O que é análise wavelet para séries temporais?
2. Como você lê a transformação de wavelet?
3. A wavelet é uma análise de frequência de tempo?
4. Qual é a principal diferença entre DWT e CWT?

O que é análise wavelet para séries temporais?

A análise de wavelet é uma técnica suplementar útil para analisar séries temporais, em particular para sinais transitórios e chireiros envolvendo diferentes modos de onda e harmônicos. Algumas propriedades básicas de wavelet estão resumidas e a análise de wavelet de sinais simples são apresentados.

Como você lê a transformação de wavelet?

A idéia básica por trás da transformação da wavelet é, é introduzida uma nova função de base (janela), que pode ser ampliada ou compactada para capturar o componente de baixa frequência e alta frequência do sinal (que se refere à escala).

A wavelet é uma análise de frequência de tempo?

A transformação de wavelet contínua (CWT) é uma transformação de frequência de tempo, ideal para analisar sinais não estacionários. Um sinal sendo não estacionário significa que sua representação no domínio da frequência muda ao longo do tempo.

Qual é a principal diferença entre DWT e CWT?

Para resumir: o CWT e as transformadas 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 2^1/12 . A transformação de wavelet discreta sempre usa escalas exponenciais com a base igual a 2.