Hilbert-Huang-Transformation
Die Hilbert-Huang-Transformation (HHT) ist eine adaptive, datengesteuerte Methode zur Analyse nichtlinearer und nichtstationärer Zeitreihen, die 1998 von Norden E. Huang und Kollegen eingeführt wurde. Sie kombiniert die Empirical Mode Decomposition (EMD), welche ein Signal in Intrinsic Mode Functions (IMFs) zerlegt, mit der Hilbert-Spektralanalyse, um momentane Frequenz- und Amplitudenrepräsentationen zu erzeugen, ohne die Stationarität oder Linearität des Signals vorauszusetzen.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Methodenkarte
Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.
Quellen
- 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 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/de/signal-processing/hilbert-huang-transform
Welche Methode?
Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.
- Empirische Modenzerlegung (EMD)Signalverarbeitung↔ vergleichen
- Fourier TransformSignalverarbeitung↔ vergleichen
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →