Ir al contenido

Documat


Métodos tiempo-frecuencia basados en la transformada wavelet

  • Serrano, Eduardo P. [2] ; Fabio, Marcela [2] ; Figliola, Alejandra [1]
    1. [1] Universidad Nacional de General Sarmiento

      Universidad Nacional de General Sarmiento

      Argentina

    2. [2] Universidad de San Martín, Centro de Matemática Aplicada
  • Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 19, Nº. 2, 2012
  • Idioma: español
  • DOI: 10.15517/rmta.v19i2.1331
  • Títulos paralelos:
    • Time-frequency methods based on the wavelet transform
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      La información contenida en una señal analógica se evidencia por su representación numérica. El par de Fourier en dos representaciones complementarias explicita las estructuras temporales y frecuenciales. Para detectar y caracterizar eventos que combinan esas estructuras en diversos y complejos patrones es necesario implementar métodos más refinados de representación conjunta tiempo-frecuencia.Entre diversas opciones, la transformada wavelet (en onditas u ondaletas) brinda una eficiente herramienta tiempo-escala. Sus extensiones conducen a apropiadas representaciones conjuntas en un unico contexto analítico permiten implementar estrategias flexibles y bien adaptadas a las características de la señal.Palabras clave: representaciones tiempo-frecuencia, transformada wavelet, análisis de multirresolución, paquetes de wavelets, frecuencia instantánea.Mathematics Subject Classification: 42C40, 44A05.

    • English

      The information contained in an analog signal is reveled by its numerical representation. The Fourier pair, in two complementary representations, expounds time and frequency structures. However, to detect and characterize those events which combine both structures in diverse and complex patterns, it is necessary to implement more refined methods joint with appropriate time-frequency representations.Among various options, the wavelet transform provides an efficient tool time-scale. Their extensions lead to appropriate representations coexisting in the same analytical context. Make it possible implement flexible strategies, well adapted to the characteristics of the signal.Keywords: time-frequency representations, wavelet transform, multiresolution analysis, wavelet packets, instantaneous frequency.Mathematics Subject Classification: 42C40, 44A05.

  • Referencias bibliográficas
    • Cohen, L. (1995) Time-Frequency Analysis. Prentice Hall Signal Processing Series, New Jersey.
    • Jaffard, S.; Meyer, Y.; Ryan, R. (2003) Wavelets: Tools for Science and Tecnology. SIAM, Philadelphia.
    • Gröehenig, K. (2001) Foundations of Time-Frequency Analysis. Birkhäuser, Boston.
    • Huang N.E. et al. (1998) “The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for non-stationary tyme series analysis”, Proc. R. Soc....
    • Mallat, S. (2009) A Wavelet Tour of Signal Processing, The Sparse Way. Academic Press, San Diego.
    • Meyer, Y. (2001) Oscillating Pattern in Image Processing and Nonlinear Evolution Equations. American Mathematical Society, Providence RI.
    • Serrano, E.; Figliola A.; Fabio, M. (2009) “Diseño de Marcos de Paquetes de Wavelets”, XIII RPIC Reunión de Trabajo en Procesamiento de...
    • Serrano, E.; Aragón, A. (2009) “Métodos numéricos basados en onditas para el cálculo de la Transformada de Hilbert”, XIII RPIC Reunión...
    • Walnut, D.F. (2003) An Introduction to Wavelet Analysis. Birkhäuser, Boston.

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno