Análise dos Artigos Enviados - Exploring the Power of Wavelet Analysis

Exploring the Power of Wavelet Analysis [1]
Neste artigo datado de 1996, os autores falam sobre as vantagens de se trabalhar com a ferramenta Wavelet, e embora naquela época este conceito fosse muito recente, o FBI dos Estados Unidos já adotava este padrão para compressão e armazenamento das mais de 30 milhões de digitais do país. 
O conceito básico desta análise baseia-se em selecionar um dos vários tipos de "Wavelet Mãe", cada um adequado para diferentes aplicações, comprimindo ou distorcendo o sinal para que se adeque ao original. Por possuírem um tempo de processamento menor que a Transformada de Fourier, os autores declaram que: "Thus, an appropriate choice of a mother wavelet is not only elegant and useful, it is also efficient. "

A não adequação da Análise de Fourier em lidar com sinais transitórios possibilitou o aparecimento desta técnica, que faz a re-construção do sinal original superpondo vários sinais menores e escalas de tempo diferentes. Duas condições devem ser satisfeitas para que as wavelets sejam admitidas em sistemas elétricos:

- Elas devem ser oscilatórias
- Elas devem estabilizar em zero rapidamente
- Devem reduzir o número de componentes do sinal original
- Devem revelar a natureza oscilatório dos componentes do sinal

A decomposição do sinal em diversos padrões, possibilita a classificação de determinado transitório. Este tipo de vantagem pode ser útil para identificar picos de luz, queda de fluxo de corrente do transformador, transientes do capacitor e outros sinais geralmente encontrados em uma rede elétrica.

A saída da transformada Wavelet Discreta pode ser representada em um escalograma. Neste tipo de visualização, pode ser observado onde um distúrbio ocorre e a magnitude ou força deste distúrbio. A Figura 1 mostra alguns dos mais comuns transitórios em sistemas elétricos, na escala de tempo de microssegundos até 1 segundo.

Figura 1

Os autores terminam o texto com exemplos de aplicações que podem ser encontradas na internet, destacando a plataforma Matlab que possui uma toolbox especializada para tal e será a ferramenta que utilizaremos no curso.

Referências


 [1] A. W. Galli, G. T. Heydt and P. F. Ribeiro, "Exploring the power of wavelet analysis," in IEEE Computer Applications in Power, vol. 9, no. 4, pp. 37-41, Oct. 1996.

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