Empirische Modusdecompositie (EMD)
Empirische Modusdecompositie (EMD) is een volledig datagedreven, adaptieve methode voor het ontbinden van niet-lineaire en niet-stationaire tijdreeksen in een eindige verzameling oscillerende componenten, Intrinsieke Modusfuncties (IMFs) genaamd, plus een monotoon residu. Geïntroduceerd door Norden E. Huang en collega's bij NASA in 1998, vereist EMD geen vooraf gedefinieerde basis functies en leidt alle componenten rechtstreeks uit het signaal zelf af, wat het fundamenteel onderscheidt van Fourier- of golfgetransformeerden.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 2). Empirical Mode Decomposition (EMD). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/signal-processing/empirical-mode-decomposition
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Fourier Transformatie en Spectrale Analyse (FFT)Signaalverwerking↔ vergelijken
- Hilbert-Huang TransformSignaalverwerking↔ vergelijken
- Variational Mode Decomposition (VMD)Signaalverwerking↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →