Hilbert-Huang Transform
Stel je een muziekstuk voor dat door meerdere instrumenten tegelijkertijd wordt gespeeld. Klassieke Fourier-analyse zou je vertellen welke tonen gemiddeld over de hele opname aanwezig zijn, maar HHT gedraagt zich als een bekwame geluidstechnicus die elke instrumentenspoor kan isoleren, kan luisteren hoe de toonhoogte en luidheid van elk instrument moment tot moment veranderen, en het volledige beeld dynamisch kan reconstrueren. Het past zijn decompositie aan de data zelf aan in plaats van het signaal in vooraf ingestelde sinusoidale mallen te dwingen.
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). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/signal-processing/hilbert-huang-transform
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.
- Empirische Modusdecompositie (EMD)Signaalverwerking↔ vergelijken
- Fourier Transformatie en Spectrale Analyse (FFT)Signaalverwerking↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →