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- Por que a wavelet se transforma melhor que as transformações de Fourier?
- Quais são as vantagens da transformação de Fourier de curto período de tempo sobre a transformação de Fourier?
- Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
- Qual é a diferença entre a transformação STFT e wavelet?
Por que a wavelet se transforma melhor que as transformações 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.
Quais são as vantagens da transformação de Fourier de curto período de tempo sobre a transformação de Fourier?
A STFT fornece as informações de frequência localizadas no tempo para situações nas quais os componentes de frequência de um sinal variam ao longo do tempo, enquanto a transformação padrão de Fourier fornece as informações de frequência média em todo o intervalo de tempo de 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 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.
