Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform
A DWT padrão subamostra após a filtragem, de modo que deslocar a entrada em uma amostra altera completamente quais coeficientes são não nulos — ela não é invariante à translação. A MODWT mantém todas as amostras em cada escala, sobreamostrando (upsampling) os filtros em vez de subamostrar os dados. Isso produz N coeficientes em cada escala (mesmo comprimento do sinal de entrada), revelando todas as oscilações independentemente de sua fase temporal. É como usar uma resolução temporal mais fina que captura todos os alinhamentos possíveis do sinal com as wavelets.
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Fontes
- Percival, D. B., & Walden, A. T. (1995). Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge University Press. link ↗
- Percival, D. B. (2000). Wavelet methods for time series analysis. Cambridge University Press. link ↗
- Whitcher, B., Guttorp, P., & Percival, D. B. (2000). Wavelet analysis of covariance with application to atmospheric time series. Journal of Geophysical Research, 105(D11), 14941–14962. DOI: 10.1029/2000JD900110 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/time-series/modwt
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