Transformada Wavelet Discreta
La Transformada Wavelet Discreta (DWT, por sus siglas en inglés) es un método rápido y computacionalmente eficiente para descomponer señales en diferentes componentes de frecuencia y tiempo utilizando funciones wavelet ortogonales o biorthogonales. Desarrollada rigurosamente por Ingrid Daubechies (1992) y basada en la teoría de descomposición multirresolución de Mallat (1989), la DWT emplea bancos de filtros para dividir recursivamente una señal en componentes de aproximación (baja frecuencia) y detalle (alta frecuencia). Se ha convertido en la base para aplicaciones de procesamiento de señales que van desde la compresión hasta la extracción de características.
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Fuentes
- Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. SIAM. DOI: 10.1137/1.9781611970104 ↗
- Mallat, S. G. (1989). A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(7), 674–693. DOI: 10.1109/34.192463 ↗
- Walnut, D. F. (2002). An Introduction to Wavelet Analysis. Birkhäuser. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/es/time-series/discrete-wavelet-transform
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