BECAS
CLEMENTE Gisela Vanesa
congresos y reuniones científicas
Título:
Detección de superoscilaciones mediante la Transformada Wavelet y la Descomposición Empírica en Modos
Autor/es:
GISELA CLEMENTE; VICTORIA VAMPA; FABIÁN VIDELA; KEVIN GIRIBUELA
Reunión:
Congreso; VirtUMA2021: Reunión Anual de la UMA en modalidad virtual; 2021
Resumen:
Las superoscilaciones corresponden a un fenómeno no lineal abordado en forma teórica por Aharonov en el año 1991. Este tipo de fenómeno no sólo es de interés analítico sino que ha encontrado aplicaciones prácticas en diversos campos como microscopía de alta resolución, análisis de pulsos ultra-cortos, arreglos de antena, comunicaciones, entre otras. Estas ondas tienen la particularidad de contener variaciones de amplitud más rápidas que aquella correspondiente a la componente más rápida obtenida aplicando la Transformada de Fourier. Otra de sus características es que resultan acotadas espectralmente o de banda limitada, y la amplitud desarrollada en la región donde ocurren es pequeña, pues decrece en forma exponencial. Además, esta débil amplitud les permite ?evadir? el principio de incertidumbre [1]. La variación a que referimos ocurre en una región acotada del dominio temporal y a veces no alcanza a describir un período. Estas caracterà ­sticas impiden su determinación empleando la Transformada de Fourier, ya que no es un fenómeno estacionario. Con esta perspectiva, hemos ensayado otros métodos, como la Transformada Wavelet y la Descomposición Empírica en Modos [2], que son capaces de determinar estos rasgos en ondas con características no estacionarias. En este trabajo mostramos la aplicación de estas técnicas y la identificación de superoscilaciones para una señal en particular.Referencias:[1] Rubinsztein-Dunlop, H., Forbes, A., Berry, M. V., Dennis, M. R., Andrews, D. L., Mansuripur, M., ... & Weiner, A. M. (2016). "Roadmap on structured light". Journal of Optics, 19(1), 013001.[2] Huang, Norden E., Zhaohua Wu, and Steven R. Long (2008). "Hilbert-Huang transform." Scholarpedia 3.7: 2544.