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La infrautilización del espectro, junto con el creciente problema de la escasez del mismo, ha promovido una reevaluación de cómo se utiliza el espectro de radiofrecuencias. La tecnología de radio cognitiva se presenta como una solución que mejora la utilización del espectro con un uso sistemático del escaso recurso mediante el acceso oportunista al espectro. Entre los muchos algoritmos de detección del espectro disponibles, se prefiere el detector de energía (ED), ya que no necesita información previa sobre las señales del usuario primario y tiene una complejidad computacional baja. Sin embargo, el rendimiento del ED es directamente proporcional a la relación señal/ruido (SNR), lo que conduce a un rendimiento pobre en el régimen de baja SNR. Para mitigar el problema de la detección con una SNR baja, se aplica una eliminación de ruido basada en la transformada wavelet discreta (DWT) a la señal del usuario primario en el extremo frontal de la ED. El efecto de la eliminación de ruido antes de la ED se analiza empleando seis ondículas madre diferentes: Haar, Daubechies, BiorSplines, ReverseBior, Coiflets y Fejer-Korovkin. Los resultados de la simulación muestran que la ondícula madre Reverse Bior mejora todas las matrices de rendimiento.