Transformação de wavelet para analisar séries temporais

1. O que é análise wavelet para séries temporais?
2. O que é a transformação de wavelet usada para?
3. A wavelet é uma análise de frequência de tempo?
4. De que maneira a transformação de wavelet é melhor do que a transformação de Fourier?

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.

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.

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.

De que maneira a transformação de wavelet é melhor do que 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.