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Transformada de Wevelet

Baldemar Ramirez Spanisch

Transformada de Wevelet

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Transformada de Wevelet

  1. ¿Què son las wavelets?

    • ¿Qué es una wavelet?
    • Son Funciones que satisfacen ciertos requerimientos matemáticos.
    • De manera general la transformada Wavelet de una función f(t) es la descomposiciòn de f(t) en un conjunto de funciones (t), que forman una base y son llamadas la "Wavelets"
  2. ¿Para qué sirven?

    • Son utilizadas para la representación de datos o de otras funciones.
    • Son adecuadas para la aproximación de datos con variaciones o con discontinuidades abruptas
    • Su idea fundamental es analizar las funcions de acuerdo a escalas
  3. ¿Cómo se define?

  4. Las Wavelets son generadas a partir de la translación y cambio de escala de una misma función wavelet (t), y se define como:

  5. El anàlisis de wavelets:

    • Nos da información sobre el espectro de frecuencias en función del tiempo.
    • La resolución espectral de una frecuencia
    • La resolución temporal de esta frecuencia es :
  6. Diferencia Fourier Vs Wavelets

    • El análisis de wavelets está especialmente indicado para señales con pulsos o intermitencias: sucesos que ocurren de manera no periódica. Para estas señales, Fourier da muy poca informaciòn, al perder casi toda la información temporal.
    • Fourier es "inestable" frente a señales de tipo intermitentes: si añadimos un impulso localizado en el tiempo a una señal, todo el espectro de Forier se verà afectado, mientras que solo algunos coeficientes de wavelets se modicarán.
    • Al estudiar sistemas no lineales que no tiene modos propios, ninguna descomposición global en el espíritu del análisis de Fourier tendrá éxito. U o se debe limitar a una expansión locar en modos, que es lo que hace el análisis de wavelets.
  7. Elaborado por: María de la Luz Ruíz Santa Rosa

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  • Transformada de Wevelet

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Mindmap am Transformada de Wevelet, erstellt von Baldemar Ramirez am 03/03/2017.
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Baldemar Ramirez
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