Hilbert-Huang Transformacija (HHT)
Hilbert-Huang transformācija (HHT) ir adaptīva, uz datiem balstīta metode nelineāru un nestacionāru laika virkņu analīzei, ko 1998. gadā ieviesa Norden E. Huang un kolēģi. Tā apvieno empīrisko modu sadalījumu (EMD), kas sadala signālu intrinsically mode functions (IMF), ar Hilbertu spektrālo analīzi, lai iegūtu momentānās frekvences un amplitūdas attēlojumus, nepieņemot signāla stacionaritāti vai linearitāti.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/signal-processing/hilbert-huang-transform
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Empīriskās modes sadalījuma (EMD) metodeSignālu apstrāde↔ salīdzināt
- Furjē transformācija un spektrālā analīze (FFT)Signālu apstrāde↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →