Howtosignalprocessing
- O que é a transformação de sinchoSqueezing?
- Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
- Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
- Qual é o objetivo da transformação de wavelet contínua?
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 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.
Qual é a diferença entre a transformação de wavelet contínua e a transformação de wavelet discreta?
O CWT e as transformações 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 21/12 . A transformação de wavelet discreta sempre usa escalas exponenciais com a base igual a 2.
Qual é o objetivo da transformação de wavelet contínua?
A Transformação de Wavelet contínua (CWT) desempenhou um papel fundamental na análise de informações de frequência de tempo em muitos campos diferentes de ciência e engenharia. Ele se baseia na transformação clássica de Fourier de curto tempo, mas permite resolução variável de frequência de tempo.
