La investigación nace como iniciativa del estudio de la transformada Wavelet, función matemática que permite obtener datos de una señal seccionándolos en pequeños componentes en escala frecuencia-tiempo y poder analizarlos en forma separada. De esta forma, se muestran las propiedades de la transformación Wavelet con una señal de baja potencia adquirida por un sistema de adquisición de datos, con el propósito de deducir la conveniencia de adoptarla para algunas aplicaciones posteriores descritas brevemente. Como parte del proyecto se utilizaron los software: Python, Vhdl, Verilog y Matlab; programas que hicieron posible mejorar la señal de captura y así utilizarla en otros estudios, por ejemplo, en el reconocimiento de patrones en las emanaciones de radiación de un microprocesador.

En los proyectos de estudio de señales unidimensionales muchas veces se realiza un estudio global en el tiempo, pero sin embargo esta misma señal se puede separar y observar el comportamiento local de la señal, permitiéndonos discriminar ciertas características no deseadas como por ejemplo el ruido, también mediante el algoritmo Multirresolución se puede comprimir los datos de la señal. Este trabajo constituye principalmente una introducción a la teoría de Wavelet. Para poder abordar este tema se estudia de manera breve la transformada de Fourier y Gabor para luego dar una explicación general de los conceptos sobre Transformada de Wavelet en su forma continua y discreta. Posteriormente se introduce Wavelets como una herramienta alternativa para filtrado y compresión de señales unidimensionales. Para utilizarla eficientemente Uno de los métodos de análisis multi-resolución...