Machine learningTime-frequency analysis

Hilbert-Huangova transformace

Hilbert-Huangova transformace (HHT) je adaptivní, daty řízená metoda pro analýzu nelineárních a nestacionárních časových řad, kterou v roce 1998 zavedli Norden E. Huang a jeho kolegové. Kombinuje empirickou dekompozici módů (EMD), která rozkládá signál na vnitřní módové funkce (IMF), s Hilbertovou spektrální analýzou k produkci okamžitých frekvenčních a amplitudových reprezentací bez předpokladu stacionarity nebo linearity signálu.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Huang, N. E., et al. (1998). The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A, 454(1971), 903–995. DOI: 10.1098/rspa.1998.0193

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/signal-processing/hilbert-huang-transform

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateHilbert-Huang Transform (Hilbert-Huang Transform). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/signal-processing/hilbert-huang-transform · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026