1、内容简介

略

91-可以交流、咨询、答疑

2、内容说明

略

Hilbert-Huang变换（HHT）是一种基于经验的数据分析方法
方法。它的扩展基础是自适应的，因此它可以从非线性和非平稳过程中产生具有物理意义的数据表示。这个
适应性的优势是有代价的：建立坚实理论的困难
基础。本章介绍了基本方法，随后简要描述了与归一化相关的最新进展
Hilbert变换、Hilbert谱的置信极限和统计
内禀模态函数（IMF）的显著性检验。然后讨论了与HHT相关的数学问题。这些问题包括（i）
自适应数据分析的一般方法，（ii）非线性系统的识别方法，（iii）非平稳过程中的预测问题，即
与经验模态分解（EMD）中的末端效应密切相关，
（iv）样条问题，其核心是找到最佳样条实现
对于HHT，EMD的收敛性和二维EMD，（v）优化问题或最佳IMF选择以及EMD分解的唯一性，（vi）涉及Hilbert保真度的近似问题
变换和数据的真求积，以及（vii）杂项列表
关于HHT的数学问题。

3、仿真分析

略

4、参考论文

略