Machine learningTime-frequency analysis

Преобразование Гильберта-Хуанга

Преобразование Гильберта-Хуанга (HHT) — это адаптивный, управляемый данными метод анализа нелинейных и нестационарных временных рядов, представленный Норденом Е. Хуангом и его коллегами в 1998 году. Он сочетает эмпирическое разложение на моды (EMD), которое разлагает сигнал на внутренние модовые функции (IMF), с анализом спектра Гильберта для получения мгновенных частотных и амплитудных представлений без предположений о стационарности или линейности сигнала.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateHilbert-Huang Transform (Hilbert-Huang Transform). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/signal-processing/hilbert-huang-transform · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026