Transformada Wavelet Empírica
La transformada wavelet empírica (EWT, por sus siglas en inglés) es un método de descomposición wavelet basado en datos que define automáticamente bases wavelet adaptadas al contenido frecuencial de la señal. Introducida por Jérémie Gilles (2013), supera una limitación clave de las wavelets clásicas —que utilizan bases fijas y predefinidas— al construir wavelets personalizadas a partir del propio espectro de la señal. Este enfoque adaptativo es particularmente eficaz para analizar señales no estacionarias con estructuras complejas y multicomponente.
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Fuentes
- Gilles, J. (2013). Empirical wavelet transform. IEEE Transactions on Signal Processing, 61(16), 3999–4010. DOI: 10.1109/tsp.2013.2265222 ↗
- Gilles, J. (2015). Empirical wavelet transform for multiscale analysis of signals. IEEE Signal Processing Magazine, 32(6), 125–130. link ↗
- Dragomiretskiy, K., & Zosso, D. (2014). Variational mode decomposition. IEEE Transactions on Signal Processing, 62(3), 531–544. DOI: 10.1109/TSP.2013.2288675 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Empirical Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/es/time-series/empirical-wavelet-transform
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