声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

12
返回列表 发新帖
楼主: wanglong

[综合] hilbert包络谱和hilbert谱、hilbert边际谱有什么区别?

  [复制链接]
发表于 2016-4-13 15:28 | 显示全部楼层
glise 发表于 2016-4-13 10:33
hilbert边际谱是具有一定的概率意义,可以看作是一种加权的联合幅值-频率-时间分布,而赋予每个时间—— ...

您好,我还是有点不了解,边际谱不是幅值-频率分布吗?

点评

这是这种方法的缺点造成的 傅立叶变换是将一个讯号分解成无限多个弦波来分析资料,但是希尔伯特-黄转换则是将一个讯号分解成数个近似于弦波的讯号(周期、振幅不固定)和一个趋势函数来做分析。 两者各有其优  详情 回复 发表于 2016-4-14 20:37
回复 支持 反对
分享到:

使用道具 举报

发表于 2016-4-14 20:37 | 显示全部楼层
追梦之星光 发表于 2016-4-13 15:28
您好,我还是有点不了解,边际谱不是幅值-频率分布吗?

这是这种方法的缺点造成的

傅立叶变换是将一个讯号分解成无限多个弦波来分析资料,但是希尔伯特-黄转换则是将一个讯号分解成数个近似于弦波的讯号(周期、振幅不固定)和一个趋势函数来做分析。

两者各有其优缺点,整理如下

优点:

1.避免复杂的数学运算

2.可分析频率会随时间变化的讯号

3.较适于分析气候、经济等具有趋势的资料

4.可以找出一个函数的趋势


缺点:

1.缺乏严谨的物理及数学上的意义
2.需要复杂的递回,运算时间反而比短时距傅立叶变换要长

3.希尔伯特转换未必能正确计算出本质模态函数之瞬时频率

4.无法使用快速傅立叶变换

5.只有在特例(组合较简单的资料)时使用希尔伯特-黄转换较快

传统上认为希尔伯特-黄转换是一套无用且精准度低的方式,同时在发展前期,受到Bedrosian theorem的限制,直到后续又许多改良方法之后,使得希尔伯特-黄转换的缺点得到改善。同时其善于处理非静态、非线性的特性使得希尔伯特-黄转换提供了另外一套分析工具,弥补了傅立叶转换先天上的系统限制。混合两种方式之后,相较于单用一种方式的信号,能够得到更多的资讯提供判读及分析。
发表于 2016-4-21 11:28 | 显示全部楼层
glise 发表于 2016-4-14 20:37
这是这种方法的缺点造成的

傅立叶变换是将一个讯号分解成无限多个弦波来分析资料,但是希尔伯特-黄转 ...

好的,谢谢您。还想在请教您一个问题,之前参考On the computational complexity of the empirical mode
decomposition algorithm 里面说 emd的时间复杂度等同于fft,但是实际上用时更长,不懂这种现象怎么解释啊?
发表于 2016-4-21 12:40 | 显示全部楼层
小德 发表于 2013-5-24 11:05
可以给出相关的程序吗?

搜索论坛,相关的程序基本都能找到
发表于 2016-4-21 13:01 | 显示全部楼层
追梦之星光 发表于 2016-4-21 11:28
好的,谢谢您。还想在请教您一个问题,之前参考On the computational complexity of the empirical mode
...

是不是因为插值效率低造成的?不知道Huang的文章中有没有分析!
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-12-23 20:33 , Processed in 0.056817 second(s), 16 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表