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A transformada de wavelets associada à teoria de análise multirresolução de sinais tem se revelado uma ferramenta eficiente na análise de sinais não-estacionários em diversas áreas do conhecimento. O desenvolvimento de novas funções base para a implementação destas técnicas tem como objetivo aumentar o leque de opções de funções que mais se adeque a um tipo particular de aplicação. Esta Tese apresenta novas famílias de funções escala e wavelet, tanto no domínio do tempo contínuo quanto discreto, algoritmos para promover a implementação computacional das mesmas e destaca potenciais aplicações na análise de sinais do sistema elétrico. Particularmente, propõem-se: as wavelets de Gabor-Schrödinger, derivadas com base nas autofunções da transformada de Fourier; as funções escala e wavelet de Oliveira , construídas a partir de uma generalização da função escala de Shannon; as wavelets de Fourier e de Hartley, propostas através de uma analogia entre os núcleos das transformadas de Fourier e de Hartley e da transformada de wavelets, usando a transformada de Hilbert na definição das funções base destas transformadas, e os bancos de filtros de Gegenbauer, partindo de um relacionamento entre os polinômios de Gegenbauer e os filtros da análise multirresolução, definindo como casos particulares os bancos de filtros de Haar, Legendre e Chebyshev. Dentre potenciais aplicações no contexto do sistema elétrico, destacam-se a análise de faltas, a análise de harmônicas, a detecção de eventos múltiplos, a estratificação das potências ativa e reativa e ainda o processamento de imagens para a monitoração de instalações desassistidas