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NTIS 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 산학협력단 |
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연구책임자 | 김동호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2010-04 |
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. |
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
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
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