Transformação de wavelet em r

1. O que é a transformação de wavelet usada para?
2. O que se entende por transformação de wavelet?
3. Qual é a diferença entre a wavelet e a transformação de Fourier?
4. É a wavelet transformar uma convolução?

O que é a transformação de wavelet usada para?

A transformação da wavelet (WT) pode ser usada para analisar sinais no espaço do tempo -frequência e reduzir o ruído, mantendo os componentes importantes nos sinais originais. Nos últimos 20 anos, o WT se tornou uma ferramenta muito eficaz no processamento de sinal.

O que se entende por transformação de wavelet?

As transformações de wavelet são ferramentas matemáticas para analisar dados em que os recursos variam em diferentes escalas. Para sinais, os recursos podem ser frequências variando com o tempo, transientes ou tendências lentamente variadas. Para imagens, os recursos incluem bordas e texturas.

Qual é a diferença entre a wavelet e a transformação de Fourier?

Enquanto a transformação de Fourier cria uma representação do sinal no domínio da frequência, a transformação da wavelet cria uma representação do sinal no domínio do tempo e da frequência, permitindo assim o acesso eficiente de informações localizadas sobre o sinal.

É a wavelet transformar uma convolução?

Uma transformação de wavelet é essencialmente uma convolução com várias funções escolhidas para serem "compactas" em frequência e tempo. Aqui compacto significa que as funções são diferentes de zero apenas em uma faixa limitada de frequência e tempo.