Machine learningTime-frequency analysis
טרנספורם הילברט-הואנג
טרנספורם הילברט-הואנג (HHT) הוא שיטה אדפטיבית, מונעת-נתונים, לניתוח סדרות עתיות לא-לינאריות ולא-סטציונריות, שהוצגה על ידי נורדן ה. הואנג ועמיתיו בשנת 1998. היא משלבת פירוק מצבים פנימיים (EMD), המפרק אות למצבי תנודה פנימיים (IMFs), עם ניתוח ספקטרלי של הילברט להפקת ייצוגי תדר ומשרעת מיידיים ללא הנחת סטציונריות או לינאריות של האות.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/he/signal-processing/hilbert-huang-transform
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- פירוק אמפירי (EMD)עיבוד אותות↔ השוואה
- טרנספורם פורייה וניתוח ספקטרלי (FFT)עיבוד אותות↔ השוואה