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제조업의 주기성 시계열분석에서 힐버트 황 변환의 효용성 평가
Evaluating Efficacy of Hilbert-Huang Transform in Analyzing Manufacturing Time Series Data with Periodic Components 원문보기

산업경영시스템학회지 = Journal of society of korea industrial and systems engineering, v.35 no.2, 2012년, pp.106 - 112  

이세재 (금오공과대학교 산업공학부) ,  서정렬 (금오공과대학교 산업공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in case-by-case manner. In our study, we evaluate whether Hilb...

주제어

#Hilbert-Huang Transformation   #Time-Series Data   #Control Limits  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • More research needs to be done on what new advantages IMF’s, IA’s, IF’s, and power spectrums could provide.

이론/모형

  • Least-squares Spectral Analysis (LSSA) known as Vanicek Method, employs an iterative algorithm to find the best fit of sinusoids to time series data, using least squares method[15]. It goes as follows: Find a frequency from a preordered list of frequencies, which produces the best fit sinusoid for the data using least squares method.
  • It makes use of iterative procedure in which the component (IMF) of highest frequency was computed and subtracted out and proceed to isolate the component (IMF) of lower and lower frequency. The procedure is called Empirical Mode Decomposition (EMD) method. The rough description of Hilbert-Huang Transform is in the below [9].
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참고문헌 (15)

  1. Box, George E. P., Jenkins, Gwilym M., and Reinsel, Gregory C.; Time Series Analysis Forecasting and Control, Prentice Hall, 1994. 

  2. Brigham, E. O.; The Fast Fourier Transform. New York : Prentice-Hall, 2002. 

  3. Cho, J.-H., Chang, S.-H., Lee, S.-J., Jang, D-S., Suh, J.-Y., and Oh, H.-S.; "Using Ambient Control to Prevent External Disturbances in Large-scale Furnace," Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 29(2) : 2006. 

  4. Chui, Charles K.; An Introduction to Wavelets. San Diego : Academic Press. ISBN 0121745848, 1992. 

  5. Flandrin, P., Rilling, G., and Goncalves, P.; Empirical mode decomposition as a filterbank, IEEE Signal Proc Lett, 11 : 112-114, 2003. 

  6. Hogan, Jeffrey A. and Lakey, Joseph D.; "Time-Frequency and Time-Scale Methods : Adaptive Decompositions, Uncertainty Principles, and Sampling," Springer Verlag, 2004. 

  7. Ingrid Daubechies, Ten Lectures on Wavelets, Society for Industrial and Applied Mathematics, ISBN 0-89871-274-2, 1992. 

  8. Lomb, N. R.; "Least-squares frequency analysis of unequally spaced data," Astrophysics and Space Science, 39 : 447-462, 1976. 

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  9. Norden, E. Huang and Samuel, S. P. Shen; "Hilbert- Huang transform and its applications," London : World Scientific, 2005. 

  10. Norden, E. Huang, Zheng Shen, Steven R. Long, Manli C. Wu, H sing H. shih, Quanan Zheng, Nai-Chyuan yen, Chi Chao Tung and Henry H. Liu.; "The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis," Proc. R. Soc. Lond. A, 454 : 903-995 1998. 

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  11. Norden Huang and Nii O. Attoh-Okine, "The Hilbert- Huang transform in engineering," Taylor and Francis, 2005. 

  12. Pandit, Sudhakar M. and Wu, Shien-Ming; Time Series and System Analysis with Applications, John Wiley and Sons, Inc., 1983. 

  13. Scargle, J. D.; "Studies in astronomical time series analysis II : Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data," Astrophysical Journal, 263 : 835-853, 1982. 

    상세보기 crossref

  14. Shan, Pei-Wei and Li, Ming; "Nonlinear Time-Varying Spectral Analysis : HHT and MODWPT," in Mathematical Problems in Engineering, 2010, Article ID 618231, 14, Hindawi Publishing Corporation, 2010. 

  15. Vanicek, P; "Approximate Spectral Analysis by Leastsquares Fi," Astrophysics and Space Science, 4 : 387-391, 1969. 

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