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A subutilização do espectro, juntamente com a crescente questão da escassez de espectro, promoveu uma reavaliação da forma como o espectro de radiofrequências é utilizado. A tecnologia de rádio cognitiva surge como uma solução que melhora a utilização do espectro com a utilização sistemática do escasso recurso através do acesso oportunista ao espectro. Entre muitos algoritmos de detecção de espectro disponíveis, o Detector de Energia (ED) é preferível, uma vez que não necessita da informação prévia sobre os sinais do utilizador primário e está a ter uma baixa complexidade computacional. No entanto, o desempenho do ED é directamente proporcional à relação sinal/ruído (SNR), o que leva a um mau desempenho no regime de SNR baixo. A fim de aliviar o problema de detecção no regime de SNR baixo, a Transformada Discreta de Ondas (DWT) baseada na denoising do sinal do utilizador primário é aplicada na extremidade frontal do ED. O efeito da denoising antes da DE é analisado através do emprego de seis ondulações-mãe diferentes como Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets e Fejer-Korovkin e, a métrica de desempenho da DE é analisada utilizando uma única fase de ED baseada em wavelet. Os resultados da simulação mostraram que a abordagem de ondulação-mãe Reverse Bior melhora todas as matrizes de desempenho.
