Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Ondeleta mãe
Função oscilatória básica que serve como protótipo para gerar todas as outras funções de ondaleta por translações e dilatações, constituindo a base da análise por ondaletas.
Transformada contínua em ondaletas
Operação matemática que decompõe um sinal em uma superposição contínua de ondaletas redimensionadas e transladadas, oferecendo uma análise tempo-frequência redundante, mas muito precisa.
Transformada discreta em ondaletas
Versão discretizada da transformada em ondaletas que utiliza escalas e posições diádicas, permitindo uma representação compacta e não redundante do sinal com algoritmos rápidos.
Análise multi-resolução
Estrutura teórica que organiza a análise por ondaletas em escalas sucessivas, permitindo decompor um sinal em diferentes resoluções temporais e frequenciais de maneira hierárquica.
Coeficientes de ondaleta
Valores numéricos resultantes da correlação entre o sinal e as ondaletas em diferentes escalas e posições, quantificando a presença de estruturas específicas no sinal.
Função de escala
Função complementar à ondaleta mãe que captura as componentes de baixa frequência do sinal, essencial para a reconstrução perfeita na análise multi-resolução.
Banco de filtros
Conjunto de filtros passa-alta e passa-baixa que implementam a decomposição e a reconstrução por ondaletas, dividindo o espectro em sub-bandas de frequência a cada nível de análise.
Ondaleta de Haar
Ondaleta mais simples e historicamente a primeira, utilizando funções degrau para capturar descontinuidades e variações bruscas nos sinais.
Ondeleta de Daubechies
Família de wavelets ortogonais compactos com um número variável de momentos nulos, oferecendo um excelente compromisso entre localização temporal e frequencial.
Ondeleta de Morlet
Wavelet complexa não ortogonal constituída por uma senoide modulada por uma gaussiana, particularmente adequada para a análise de fenómenos oscilatórios e quase-periódicos.
Decomposição piramidal
Estrutura hierárquica de decomposição em que cada nível gera coeficientes de detalhe e uma aproximação que serve de entrada para o nível seguinte, criando uma representação multiescala do sinal.
Reconstrução por wavelets
Processo inverso da decomposição que combina os coeficientes de aproximação e de detalhe para restaurar o sinal original, garantindo uma reconstrução perfeita com wavelets apropriadas.
Energia por wavelets
Medida que quantifica a distribuição da energia do sinal através das diferentes escalas e posições temporais, reveladora das estruturas dominantes e da sua localização.
Pacotes de wavelets
Extensão da análise por wavelets que também decompõe as sub-bandas de aproximação, oferecendo uma análise frequencial mais fina e uma adaptabilidade acrescida às características do sinal.
Limiarização por wavelets
Técnica de remoção de ruído que elimina os coeficientes de wavelet inferiores a um limiar dado, preservando as estruturas significativas enquanto suprime o ruído de alta frequência.
Wavelet biortogonal
Wavelets que utilizam funções de análise e síntese diferentes, mas duais, permitindo uma reconstrução perfeita com filtros simétricos e fase linear.
Sub-bandas
Bandas de frequência resultantes da decomposição por wavelets, contendo informações específicas em diferentes escalas e permitindo um processamento adaptativo do sinal.
Coeficientes de aproximação
Coeficientes de baixa frequência que capturam a tendência geral e as estruturas lentas do sinal, obtidos por filtragem passa-baixa em cada nível de decomposição.
Coeficientes de detalhe
Coeficientes de alta frequência que representam as variações rápidas, descontinuidades e transitórios do sinal, extraídos por filtragem passa-alta em cada escala de análise.