ScholarGate
Assistente
Machine learningTime-frequency analysis

Transformada de Hilbert-Huang

A Transformada de Hilbert-Huang (HHT) é um método adaptativo e orientado por dados para analisar séries temporais não lineares e não estacionárias, introduzido por Norden E. Huang e colegas em 1998. Ela combina a Decomposição Empírica por Modos (EMD), que decompõe um sinal em funções de modo intrínseco (IMFs), com a análise espectral de Hilbert para produzir representações de frequência e amplitude instantâneas sem assumir estacionariedade ou linearidade do sinal.

Abrir no MethodMindEm breveVídeoEm breveBaixar slides

Leia o método completo

Exclusivo para membros

Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.

Entrar

Mapa de métodos

A vizinhança de métodos relacionados — selecione um nó para explorar.

Fontes

  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

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 2). Hilbert-Huang Transform. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/signal-processing/hilbert-huang-transform

Qual método?

Coloque este método ao lado dos seus pares mais próximos e leia-os lado a lado — a biblioteca dispõe os livros sobre a mesa; a escolha é sua.

Comparar lado a lado

Referenciado por

ScholarGateHilbert-Huang Transform (Hilbert-Huang Transform). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/signal-processing/hilbert-huang-transform · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026