Descripción: El Análisis Multimodal de Transformada Wavelet es una técnica avanzada que utiliza transformadas wavelet para examinar y procesar datos provenientes de múltiples modalidades, como imágenes, señales de audio y texto. Esta metodología se basa en la capacidad de las transformadas wavelet para descomponer señales en diferentes escalas y frecuencias, permitiendo una representación más rica y detallada de la información. A diferencia de las transformadas tradicionales, como la transformada de Fourier, que solo proporciona información en el dominio de la frecuencia, las wavelets ofrecen una visión tanto en el tiempo como en la frecuencia, lo que resulta crucial para el análisis de datos complejos. Esta técnica es especialmente útil en diversos campos, como la ingeniería, la medicina y la inteligencia artificial, donde los datos multimodales son comunes y requieren un enfoque integral para su interpretación. Al combinar diferentes tipos de datos, el Análisis Multimodal de Transformada Wavelet permite descubrir patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos si se analizaran de forma aislada, mejorando así la precisión y la eficacia de los modelos predictivos y analíticos.
