As transformadas de Fourier e Wavelet: um breve contexto histórico e suas aplicações
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU) |
Texto Completo: | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/10684 |
Resumo: | As Transformadas de Fourier são aplicadas em análises de sinais e sabe-se o quanto esta ferramenta Matemática é poderosa para tal. Assim, ao analisar funções senoidais estacionárias deparamos com suas aplicações práticas, por isso, sua importância em diversas áreas das ciências exatas é imensurável. No entanto, com o passar do tempo e a evolução científica foram surgindo problemas quanto a análise sinais não estacionários. Assim, foi verificado que às Transformadas de Fourier não são eficientes para sinais desta natureza. E é nesse impasse que houve uma motivação para a presente pesquisa. Cientistas, como Dennis Gabor percebendo que às Análises de Fourier não seriam ideais para a análise de sinais não estacionários realizou alterações na mesma, chegando a uma evolução, implantando uma espécie de janela, ou seja, a função agora seria analisada por regiões, por isso, ficou denominada de Transformada Janelada de Fourier ou também conhecida como Transformada de Fourier de Tempo Restrito. No entanto, apesar do feito extraordinário de Gabor, foram aparecendo algumas inconsistências nas janelas, especificamente devido à escolha de seu tamanho, que não poderia ser variante. Com isso, novos estudos aconteceram até que houve nova reformulação, devido a necessidade em seus estudos, Jean Morlet agora promove um grande avanço na área de análises de sinais, conseguindo sanar o problema com as janelas invariantes surgem às Transformadas wavelets. Esta nova função é baseada em escala e translação, ou seja, novos parâmetros foram incrementados para que o problema e a deficiência da análise com as Transformadas de Fourier não fosse mais tanto prejudicial a comunidade científica. Portanto, partindo dessa ideia de ineficiência das TF este trabalho expõe um contexto histórico evolutivo das novas formas de analisar um sinal até chegar às waveltes, tendo um arcabouço teórico e por fim apresentando algumas aplicações das Transformadas waveletes, pontuando suas vantagens sobre as Transformadas de Fourier. |
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As transformadas de Fourier e Wavelet: um breve contexto histórico e suas aplicaçõesCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA E TECNOLOGIATransformadas de FourierTransformadas waveletsAplicaçõesAs Transformadas de Fourier são aplicadas em análises de sinais e sabe-se o quanto esta ferramenta Matemática é poderosa para tal. Assim, ao analisar funções senoidais estacionárias deparamos com suas aplicações práticas, por isso, sua importância em diversas áreas das ciências exatas é imensurável. No entanto, com o passar do tempo e a evolução científica foram surgindo problemas quanto a análise sinais não estacionários. Assim, foi verificado que às Transformadas de Fourier não são eficientes para sinais desta natureza. E é nesse impasse que houve uma motivação para a presente pesquisa. Cientistas, como Dennis Gabor percebendo que às Análises de Fourier não seriam ideais para a análise de sinais não estacionários realizou alterações na mesma, chegando a uma evolução, implantando uma espécie de janela, ou seja, a função agora seria analisada por regiões, por isso, ficou denominada de Transformada Janelada de Fourier ou também conhecida como Transformada de Fourier de Tempo Restrito. No entanto, apesar do feito extraordinário de Gabor, foram aparecendo algumas inconsistências nas janelas, especificamente devido à escolha de seu tamanho, que não poderia ser variante. Com isso, novos estudos aconteceram até que houve nova reformulação, devido a necessidade em seus estudos, Jean Morlet agora promove um grande avanço na área de análises de sinais, conseguindo sanar o problema com as janelas invariantes surgem às Transformadas wavelets. Esta nova função é baseada em escala e translação, ou seja, novos parâmetros foram incrementados para que o problema e a deficiência da análise com as Transformadas de Fourier não fosse mais tanto prejudicial a comunidade científica. Portanto, partindo dessa ideia de ineficiência das TF este trabalho expõe um contexto histórico evolutivo das novas formas de analisar um sinal até chegar às waveltes, tendo um arcabouço teórico e por fim apresentando algumas aplicações das Transformadas waveletes, pontuando suas vantagens sobre as Transformadas de Fourier.Fourier transforms are applied in signal analysis, and we know how powerful this mathematical tool is for this occasion. Thus, when we analyze stationary sinusoidal functions, we come across their practical applications, which is why their importance in various areas of exact sciences is immeasurable. However, with as time going by and scientific developments, problems arose regarding the analysis of non-stationary signals. Thus, has been verified that Fourier Transforms are not efficient for signals of this nature. And it is in this impasse that there was a motivation for the present research. Scientists, such as Dennis Gabor, realizing that Fourier Transforms would not be ideal for the analysis of non-stationary signals, had to make changes to it, reaching an evolution, implementing a kind of window, that is, the function would now be analyzed by regions, by this was called Windowed Fourier Transform or also Restricted Time Fourier Transform. However, despite Gabor's extraordinary achievement, some inconsistencies appeared in the windows, specifically due to the choice of their size, which could not be varied. With this, new studies took place until there was a new reformulation, due to the need in his studies, Jean Morlet now promotes a great advance in the area of signal analysis, managing to solve the problem with the invariant windows arising from the Wavelet Transforms. This new function is based on scale and translat, in other words, new parameters were increased so that the problem and deficiency of analysis with Fourier Transforms would no longer be so detrimental to the scientific community. Therefore, starting from this idea of TF inefficiency, this work exposes an evolutionary historical context of new ways of analyzing a signal until arriving at Wavelets, having a theoretical framework and finally presenting some applications of Wavelet Transforms, highlighting their advantages over Fourier Transforms.42 f.Centro Multidisciplinar de Caraúbas - CMCBrasilUFERSAUniversidade Federal Rural do Semi-ÁridoMedeiros, Rodrigo Prado deMedeiros, Rodrigo Prado deLaura, Tania LunaBarboza Júnior, José Ailton L.Araújo, Thaís Milla SimãoSantos, Francisco Fábio Oliveira dos2024-03-12T17:50:49Z2024-03-12T17:50:49Z2023-10-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesispdfapplication/pdfSANTOS, Francisco Fábio Oliveira dos. As transformadas de Fourier e Wavelet: um breve contexto histórico e suas aplicações. 2023. 42 f. TCC (Graduação) - Curso de Bacharelado em Ciência e Tecnologia, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Caraúbas, 2023.https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/10684CaraúbasAttribution-ShareAlike 3.0 BrazilUFERSAhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)instacron:UFERSA2024-03-14T03:00:27Zoai:repositorio.ufersa.edu.br:prefix/10684Repositório Institucionalhttps://repositorio.ufersa.edu.br/PUBhttps://repositorio.ufersa.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ufersa.edu.br || admrepositorio@ufersa.edu.bropendoar:2024-03-14T03:00:27Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)false |
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