Cams Star

Www Camsstar.com Szh Sackville Namespaces Cams Star 希爾伯特-黃轉換 - 维基百科,自由的百科全书

Www Camsstar.com Szh Sackville Namespaces Cams Star

[search Camsstar.com Www ]

Www searchsearch Camsstar.com Www search Sackville Szh Camsstar.com Sackville Www search Namespaces 2 Namespaces 0 Www search Namespaces Namespaces Sackville search Camsstar.com search Szh Szh Szh Namespaces Namespaces searchsearch(EsearchssearchmleEp Www r Szh csearchl Szh M Szh d Www e Szh osearchp Namespaces sit Camsstar.com osearch, Camsstar.com E Namespaces D Namespaces Namespaces Sackville search Sackville Www Sackville search Sackville search Namespaces Szh Namespaces Namespaces searchsearch Www searchsearch Namespaces Sackville Namespaces Namespaces Namespaces Camsstar.com searchsearch Www Namespaces Www searchsearchsearchsearch Camsstar.com Www ( Camsstar.com o Szh sea Sackville s Sackville ste Sackville asearchasearcha Www aly Namespaces i Namespaces ) Camsstar.com search Sackville Namespaces searchsearchsearchsearch Www Sackville Www search( Sackville h Namespaces tsearch Namespaces oi Camsstar.com esearch再search Namespaces 號search經驗模態分解,並重覆做以上兩個步驟若干次後得到若干組本質模態函數,最後將各自的本質模態函數取平均來抵銷雜訊造成的影響。

EEMD解決間斷性訊號造成的混模現象,使得每個模態分解良好(N=100,Std=0.2)

總體個數的選擇:加入的白雜訊造成的影響,根據已知的統計理論,其影響與總體個數的關係為 ,其中N是總體個數,是加入雜訊的大小,是最後誤差的標準差,誤差為輸入訊號和對應的本質模態函數的差值。

雜訊強度的選擇:提出者建議以0.2倍原始資料的標準差當作雜訊強度,另外當資料以高頻訊號為主體時,雜訊強度需要下降;當資料以低頻訊號為主體時,雜訊強度需要提高。

後處理:因為總體經驗模態分解做完後所得到的本質模態函數並不是真的符合先前本質模態函數的定義,因此黃鍔院士等人又提出了總體經驗模態分解法的後處理 (Post-processing),其方法為做完總體經驗模態分解法後,把所得到的本質模態函數再去各自做經驗模態分解,其處理流程主要是把總體經驗模態函數處理過的第一個得到的本質模態函數再經過經驗模態分解分解成第一個真正的本質模態函數和第一個殘差,再把總體經驗模態函數處理過的第二個本質模態函數加上第一個殘差做經驗模態分解成第二個真正的本質模態函數和第二個殘差,以此類推。

總體經驗模態分解法雖然可以解決混模問題,但是運算複雜度比傳統經驗模態分解多了總體數量的倍數,難以運用在需要即時運算或是資料量大的訊號上。

結論[编辑]

傅立葉變換是將一個訊號分解成無限多個弦波來分析資料,但是希爾伯特-黃轉換則是將一個訊號分解成數個近似於弦波的訊號(周期、振幅不固定)和一個趨勢函數來做分析。

兩者各有其優缺點,整理如下

優點:

1.避免複雜的數學運算

2.可分析頻率會隨時間變化的訊號

3.較適於分析氣候、經濟等具有趨勢的資料

4.可以找出一個函數的趨勢


缺點:

1.缺乏嚴謹的物理及數學上的意義

2.需要複雜的遞迴,運算時間反而比短時距傅立葉變換要長

3.希爾伯特轉換未必能正確計算出本質模態函數之瞬時頻率

4.無法使用快速傅立葉變換

5.只有在特例(組合較簡單的資料)時使用希爾伯特-黃轉換較快

相關條目[编辑]

參考文獻[编辑]

外部連結[编辑]

(正体中文)國立中央大學數據分析方法研究中心 (正体中文)w/index.php?title=希爾伯特-黃轉換&oldid=31838489

分类

导航菜单

个人工具

命名空间

不转换

视图