La página en microsoft.com hace un buen trabajo de actualización en las transformaciones wavelet. Incluso sin las herramientas matemáticas para leer en su totalidad, la introducción funciona para proporcionar una perspectiva sobre la variedad más amplia y posterior de herramientas wavelet desarrolladas desde que Daubechies inventó las wavelets.
La nueva frase clave es el mosaico del dominio frecuencia-tiempo.
Al igual que con el principio de incertidumbre de Heisenberg, medir una señal para su componente de frecuencia o tiempo implica incertidumbre complementaria. Cualquier técnica de filtración puede caracterizarse por el rango de frecuencia y el intervalo de tiempo cubierto por uno de sus elementos. El objetivo es cubrir completamente el espacio de tiempo-frecuencia de interés con los elementos.
En esta vista, una Transformada de Fourier pura recubre el espacio con rectángulos infinitamente largos. En la práctica, las transformadas de Fourier aplicadas, por ejemplo, a tramas de voz se acortan arbitrariamente. Las transformadas Wavelet muestrean la señal durante períodos más cortos con ventanas de frecuencia más amplias.
El chirplet involucra componentes que varían en frecuencia. La metáfora de mosaico lo expresaría con mosaicos que ya no son rectángulos y que pueden superponerse.
http://tfd.sourceforge.net/Paper…
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