ウェーブレット変換を適用して脳波信号を分析する

Morletウェーブレット変換を適用して私の脳波信号を分析したいと思います。短い信号がたくさんありますが、それぞれ1分しかありません。そしてそれらはすべて30Hzで録音されました。2つの質問があります。

1. Morletウェーブレットでは、私のケースで使用するのに最適なスケール（アルファ）は何ですか？
2. エッジ効果について：ウェーブレットの「エッジ効果」が原因でデータのどの部分が破損するかを知る/計算するにはどうすればよいですか？

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最初の質問のため、ウェーブレット変換についてもう少し読む必要があるようです。ウェーブレット変換はフーリエ変換のようには機能しません。むしろ、周波数と時間の2つの変数の関数である、短時間フーリエ変換に似ています。同様に、ウェーブレット変換はスケールと時間の関数です。これは、スケールを選択してそれに固執しないことを意味します。多くのスケール（2進法の場合は2の累乗で増加する）を実行し、それぞれの変換を計算します。

2番目の質問に対処するために、エッジ効果は通常、簡単に対処することはできません。また、このトピックについては、大量の論文があります。変換された信号のどの部分が影響を受けるかを知りたいだけで、それがあなたが求めているものであるように思われる場合は、このホワイトペーパーで説明します。覚えておくべきことの1つは、離散フーリエ変換のようなDWTが循環ラッピング対称性を持っているため、完全な逆変換を得ることを望んでいる場合、エッジの処理は望ましくないということです。それについての議論と、エッジアーティファクトを排除する方法については、このペーパーを参照してください。