Machine learningTime-frequency analysis
ヒルベルト・黄変換 (Hilbert-Huang Transform, HHT)
ヒルベルト・黄変換（HHT）は、1998年にNorden E. Huangらによって導入された、非線形かつ非定常な時系列データを解析するための適応的かつデータ駆動型の手法である。これは、信号を固有モード関数（IMF）へと分解する経験的モード分解（EMD）と、ヒルベルトスペクトル解析を組み合わせ、信号の定常性や線形性を仮定することなく、瞬時周波数および瞬時振幅の表現を生成する。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/signal-processing/hilbert-huang-transform
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