ScholarGate
Assistent
Machine learningTime-frequency analysis

Hilbert-Huang-transformasjon

Hilbert-Huang-transformasjonen (HHT) er en adaptiv, datadrevet metode for analyse av ikke-lineære og ikke-stasjonære tidsserier, introdusert av Norden E. Huang og kolleger i 1998. Den kombinerer empirisk modusdekomposisjon (EMD), som dekomponerer et signal til intrinsiske modusfunksjoner (IMF-er), med Hilbert-spektralanalyse for å produsere øyeblikkelige frekvens- og amplituderepresentasjoner uten å anta stasjonaritet eller linearitet i signalet.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartLast ned lysbilder

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

Kilder

  1. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/no/signal-processing/hilbert-huang-transform

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side

Referert av

ScholarGateHilbert-Huang Transform (Hilbert-Huang Transform). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/signal-processing/hilbert-huang-transform · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026