Vol. 13 No. 4 (2024): Revista de Investigaciones
Artí­culos Originales

Characterization of the temporary distribution of precipitation in Puno through the Wavelet transform

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  • Alvaro Vilca Miranda
Alvaro Vilca Miranda
Universidad Nacional del Altiplano de Puno
V13n4-Revista de Investigaciones

Published 2024-12-30

Keywords

  • Precipitation,
  • Time series,
  • Siso,
  • Haar transform,
  • Wavelet transform

Copyright (c) 2024 Alvaro Vilca Miranda

Creative Commons License

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How to Cite

Vilca Miranda, A. (2024). Characterization of the temporary distribution of precipitation in Puno through the Wavelet transform. Revista De Investigaciones, 13(4), 216-223. https://doi.org/10.26788/ri.v13i4.6485

Abstract

The implementation of time series analysis using the Wavelet transform in the city of Puno, establishes the relationship between the mathematical theory represented in the Wavelet transform and environmental technology oriented to the development of a tool that facilitates the analysis of precipitation field, the main objective being to develop algorithms that facilitate the analysis in time series, using the Wavelet transform which consists of providing curves of temporal evolution of the series of daily precipitation data. An inductive method is used in order to interpret preliminary concepts and develop from computational routines the mentioned algorithms, this is developed in the Matlab environment under a conceptual structure of a gray-box represented by a SISO (Single Input, Single Output) system. The results show that the reconstruction of the signal using the inverse Wavelet transform for different combinations of approximations and details allows synthesizing a signal that matches practically 98% of the original signal. The development shown using a multilevel decomposition for both the Wavelet transform and the inverse Wavelet transform allows a clear understanding of the theoretical foundations of the Wavelet transform without falling into the abstract of its mathematical basis, as well as the implementation of the DWT using high-pass filters and low-pass filters using the Haar transform.

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