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통계적 활용을 위한 경험적 모드분해법의 확장
Extension of Empirical Mode Decomposition for Statistical Application 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 세종대학교 산학협력단
연구책임자 김동호
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2010-04
과제시작연도 2009
주관부처 교육과학기술부
사업 관리 기관 한국연구재단
등록번호 TRKO201000014379
과제고유번호 1345105752
사업명 일반연구자지원
DB 구축일자 2013-04-18
키워드 경험적 모드분해법.다중척도법.비정상성.힐버트-황 변환법.시간-빈도 분석.힐버트 스펙트럼.empirical model decomposition.multi-resolution analysis.non-stationarity.Hilbert-Huang transform.time-frequency analysis.Hilbert spectrum.

초록

경험적 모드분해법은 힐버트-황 변환법의 첫 단계로서, 자료 의존적으로 복잡한 자료를 단순화하는 역할을 수행한다. 힐버트-황 변환법의 두 번째 단계에서는 시간-빈도분석을 수행하는데, 그 성과는 첫 단계인 경험적 모드분해법에 의존한다. 공학 분야에서 개발된 경험적 모드분해법을 통계학 분야에 적용하기 위해서는 경험적 모드분해법이 지닌 구조적 한계와 단점을 보완할 필요가 있다. 즉, 경험적 모드분해법이 고려하지 않는 오차, 이상값 등을 처리하는 방법이 필요한데, 이에 대한 방법론을 제시하는데 본 연구의 목표를 둔다.
또한 경험적 모드

Abstract

Empirical mode decomposition (EMD), the first step of the Hilbert-Huang transform (HHT), decomposes a complex signal into several components of simple form based on data-adapted and empirical algorithm. The second step of HHT implements a time-frequency analysis and its performance depends on the fi

목차 Contents

  • 최종보고서 ...1
  • 목차 ...3
  • I. 연구계획 요약문 ...4
  • 1. 국문요약문 ...4
  • II. 연구결과 요약문 ...5
  • 1. 국문요약문 ...5
  • 2. 영문요약문 ...6
  • III. 연구내용 및 결과 ...7
  • 1. 연구개발과제의 개요 ...7
  • 1.1 연구의 목적 및 필요성 ...7
  • 1.2 연구범위 ...8
  • 2. 국내외 기술개발 현황 ...11
  • 3. 연구수행 내용 및 결과 ...12
  • 3.1. 이론적인 배경의 규명 ...12
  • 3.2. 분해방법의 개선 ...13
  • 3.3 오차제거법(denoising)의 개발 ...16
  • 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ...19
  • 5. 연구결과의 활용계획 ...20
  • 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ...20
  • 7. 주관연구책임자 대표적 연구 실적 ...21
  • 8. 참고 문헌 ...21
  • 9. 연구 성과 ...23
  • 10. 기타사항 ...23

연구자의 다른 보고서 :

참고문헌 (25)

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