The Hilbert-Huang Transform and Its Applications (Interdisciplinary Mathematical Sciences) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Huang, Norden E. (EDT)/ Shen, Samuel S. (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2005-09

价格:USD 98.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812563767

丛书系列:

图书标签:

• 老板让看的书
• Hilbert-Huang Transform
• Time-Frequency Analysis
• Signal Processing
• Data Analysis
• Nonlinear Science
• Wavelet Analysis
• Empirical Mode Decomposition
• Engineering
• Mathematics
• Applied Mathematics

《希尔伯特-黄变换及其应用》（跨学科数学科学系列） 本书为对信号处理、数据分析以及相关科学领域感兴趣的读者提供了一个深入而全面的指南，重点关注一项强大的非线性、非平稳信号分析技术——希尔伯特-黄变换（HHT）及其广泛的应用。书中内容旨在帮助读者理解HHT的基本原理、数学框架，并掌握如何将其应用于解决实际科学和工程问题。 核心内容概述： 本书首先系统地介绍了希尔伯特-黄变换（HHT）的核心组成部分：经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换（HT）。 经验模态分解（EMD）： 详细阐述了EMD的算法流程，包括如何通过“筛选”过程将原始信号分解为一系列称为“固有模态函数”（IMFs）的信号分量。 深入探讨了IMFs的定义和性质，强调它们是数据驱动的，能够捕捉信号在不同时间尺度上的局部特征，而无需预设基函数（如傅里叶变换中的正弦波）。 讨论了EMD在处理非线性、非平稳信号方面的优势，例如它能够自适应地适应信号的局部特性，识别出信号中潜在的振荡模式。 涵盖了EMD的关键技术细节，如端点处理、筛选停止准则等，并分析了不同选择对分解结果可能产生的影响。 探讨了EMD的局限性，例如“模态混叠”问题，并介绍了一些改进的EMD方法，如集合经验模态分解（EEMD）和迭代集合经验模态分解（ICEEMDAN），以及它们如何克服EMD的固有缺点。 希尔伯特变换（HT）： 解释了希尔伯特变换如何为每个IMF提取出其瞬时频率和瞬时幅值，从而构建出信号的“希尔伯特-谱”。 阐明了瞬时频率和瞬时幅值的概念，以及它们在描述非平稳信号动态特性上的重要性。 讨论了希尔伯特谱的构造过程，以及如何利用它来分析信号的频率随时间的变化情况，这对于理解复杂系统的动态行为至关重要。 希尔伯特-黄变换（HHT）： 整合EMD和HT，详细阐述了HHT作为一种联合分析方法，如何将原始信号分解为一系列具有明确瞬时频率和瞬时幅值的IMFs，并将这些IMFs通过希尔伯特变换转化为希尔伯特-谱。 深入探讨了希尔伯特谱的解读和分析方法，包括如何通过边际谱（Marginal Spectrum）来获得信号的频率分布信息，以及如何通过时频分布（Time-Frequency Distribution）来观察信号在时间和频率上的同步演化。 强调了HHT在识别非线性耦合、揭示隐藏模式以及量化瞬态事件方面的独特能力。 关键应用领域： 本书的另一重要组成部分是展示HHT在多个跨学科领域的实际应用，这些应用充分体现了HHT的强大分析能力： 机械故障诊断： 展示了如何利用HHT分析旋转机械（如轴承、齿轮、叶片）的振动信号，识别出微弱的故障特征，如早期裂纹、磨损或松动。 讲解了如何通过EMD分解异常振动信号，提取出与特定故障模式相关的IMFs，再利用希尔伯特变换分析这些IMFs的瞬时频率变化，从而精确诊断故障类型和发展阶段。 探讨了HHT在识别周期性故障、随机故障以及混合故障方面的优势。 生物医学信号分析： 深入研究了HHT在分析脑电图（EEG）、心电图（ECG）等生物信号中的应用。 阐述了如何利用HHT识别脑电信号中的特定波形（如Alpha、Beta波），分析脑疾病（如癫痫）的异常活动，或监测患者的心脏健康状况。 展示了HHT在分析生理节律、识别睡眠阶段、以及研究神经活动与行为之间的关系中的潜力。 地球科学与环境监测： 探索了HHT在分析地震波、海洋波、气候变化数据等地球物理信号中的应用。 演示了如何利用HHT识别地震信号中的不同传播模式，分析海洋波的非线性特性，或揭示气候数据中的长期趋势和短期波动。 讨论了HHT在预测自然灾害、理解地球动力学过程以及监测环境变化中的作用。 金融数据分析： 探讨了HHT在分析股票价格、汇率等金融时间序列数据中的应用。 展示了如何利用HHT识别金融市场中的趋势、周期和波动性变化，并分析不同市场参与者之间的相互影响。 讨论了HHT在市场预测、风险管理以及投资组合优化中的潜力。 其他领域： 简要提及HHT在结构健康监测、材料科学、声学分析、通信工程等其他领域中的应用，展示了HHT的广泛适用性。 学习目标与读者定位： 本书旨在为研究生、研究人员以及对信号处理和数据分析感兴趣的工程师提供扎实的理论基础和实践指导。阅读本书后，读者将能够： 理解希尔伯特-黄变换（HHT）的理论基础和算法实现。 掌握EMD、HT和HHT在处理非线性、非平稳数据时的优势。 熟悉HHT在机械、生物、地球科学、金融等多个领域的实际应用案例。 能够独立地将HHT方法应用于自身的科研或工程问题。 了解HHT的最新发展和未来研究方向。 本书内容深入浅出，理论与实践并重，是学习和应用希尔伯特-黄变换的宝贵资源。

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这本书我真的非常期待，光看书名就让我热血沸腾。"希尔伯特-黄变换及其应用"，光是"希尔伯特-黄变换"这几个字，就勾勒出了一个充满数学智慧和工程实践的广阔天地。我知道这是一种非常强大的非线性、非平稳信号处理方法，能够将复杂的信号分解成一系列“本征模态函数”（IMFs），并且每个IMF都具有单分量特性的特点，这对于我们处理那些传统傅里叶变换束手无策的信号来说，简直是福音。我一直对如何从充满噪声和不规则变化的信号中提取出有意义的信息感到好奇，这本书恰好提供了这样一个理论框架和实践指导。 尤其是"及其应用"这部分，更是让我看到了这本书的实用价值。我一直对各个领域的交叉融合非常感兴趣，而"Interdisciplinary Mathematical Sciences"这个副标题更是暗示了这本书的学科交叉性。我猜想书中会涉及很多不同领域的案例分析，比如地球物理学中的地震波分析，生物医学中的脑电图（EEG）或心电图（ECG）信号处理，甚至可能是金融市场数据的分析。想到能够将如此深奥的数学工具应用于解决现实世界中的复杂问题，我就充满了学习的动力。我迫不及待地想了解，究竟有哪些具体的应用场景，以及HHT在这个过程中扮演了怎样的关键角色。 这本书的作者阵容也让我充满了信心。我知道“希尔伯特-黄变换”本身就是一个非常重要的研究方向，吸引了众多顶尖的科学家和工程师。如果这本书能够集结这些领域内的权威专家，那么其内容的深度和广度无疑会得到极大的保证。我尤其看重那些能够清晰解释复杂概念，并且提供足够数学严谨性的书籍。我希望这本书能够深入浅出地讲解HHT的理论基础，包括EMD（经验模态分解）的算法细节，以及如何选择合适的停止准则。同时，对于IMFs的性质，以及如何从IMFs中提取信息，我也希望能有详尽的阐述。 这本书的出版，对于那些希望在信号处理领域有所建树的研究人员和工程师来说，无疑是一份宝贵的财富。我一直认为，掌握一门强大的分析工具，就如同拥有了一把解锁未知世界的钥匙。HHT的出现，为我们提供了一种全新的视角来理解那些看似混乱的现象。我非常好奇书中是如何介绍HHT与传统方法的比较，比如它在处理非线性、非平稳信号方面相比于傅里叶变换、小波变换等有何优势。书中是否会提供一些数值模拟或者实际数据的分析案例，来直观地展示HHT的优越性，这一点让我十分期待。 总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更可能是一扇通往全新研究领域的大门。我期待它能够启发我的思考，拓宽我的视野，并且为我未来的研究工作提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。我猜测书中可能还会涉及到HHT的局限性以及未来的发展方向，这对于我们这些想要深入了解并可能在此基础上进行创新的读者来说，是非常重要的信息。我很想知道，在HHT的基础上，是否还有更进一步的衍生方法或改进技术，这本书是否会有所提及，这让我充满了遐想。

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这本书的封面设计就散发着一种严谨而又充满探索精神的气息，"The Hilbert-Huang Transform and Its Applications"——光是这个标题就足以激发我的好奇心。我一直认为，真正的科学研究在于能够将抽象的数学理论应用于解决实际的难题，而HHT正是我近期非常关注的一个突破性技术。我知道它能够有效地处理非线性、非平稳信号，而现实世界中绝大多数的信号都属于这类，这使得HHT的应用前景异常广阔。 "Interdisciplinary Mathematical Sciences"这个副标题更是点睛之笔，它预示着这本书并非孤立地探讨HHT的数学原理，而是将其置于一个更广阔的科学研究背景下。我非常期待书中能够展现HHT在不同学科领域的神奇力量，比如在遥感图像分析中如何识别地质构造，在金融建模中如何捕捉市场波动中的隐藏规律，甚至是在声学信号处理中如何还原出失真的声音。这种跨学科的视角，能够帮助我理解HHT的普适性，并将其触类旁通地应用到我感兴趣的领域。 我特别想知道，这本书是如何构建HHT的理论体系的。我对EMD（经验模态分解）算法中的“筛选”过程及其背后的“模态分离”原理特别感兴趣，想了解它如何克服了传统方法在处理非线性信号时的局限性。书中是否会详细阐述IMFs（本征模态函数）的数学定义和性质，以及如何通过分析这些IMFs来揭示信号的真实时频特性？我希望这本书能够提供足够严谨的数学推导，同时又不会让初学者望而却步。 此外，"Applications"部分更是我重点关注的内容。我渴望看到书中提供大量精心挑选的案例研究，这些案例应该涵盖不同的科学和工程领域，并且能够清晰地展示HHT在这些领域中的实际作用。例如，书中是否会详细介绍如何利用HHT来分析地震信号，从而更好地理解地球内部的结构？或者，它是否会展示HHT在脑电图信号处理中的应用，以期帮助医生更准确地诊断神经系统疾病？我希望这些应用能够具体、可操作，并且具有启发性。 总而言之，这本书给我一种“宝藏”的感觉，它似乎囊括了HHT这一强大工具的方方面面。我期待它能够成为我理解和应用HHT的坚实基石，并且能够为我开启新的研究思路和解决实际问题的能力。如果这本书能够做到既有深刻的理论洞察，又有丰富的实践指导，那么它无疑将成为我案头的必备参考书。

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我最近一直在寻找能够帮助我深入理解非线性信号分析的书籍，而《The Hilbert-Huang Transform and Its Applications》这个书名，就像是一盏指路明灯。我对于“希尔伯特-黄变换”这个概念早有耳闻，知道它是一种能够将复杂的、非线性的、非平稳的信号分解成一系列具有特定物理意义的“本征模态函数”（IMFs）的强大工具，这对于我所从事的许多研究领域来说，简直是福音。我一直被那些看似混乱的数据所困扰，而HHT似乎提供了一种能够从本质上理解这些数据的途径。 "Interdisciplinary Mathematical Sciences"这个副标题更是让我看到了这本书的广度与深度。我猜测这本书不会仅仅局限于数学理论的堆砌，而是会生动地展现HHT如何在各个学科领域大放异彩。我尤其期待书中能够提供一些引人入胜的案例分析，例如，HHT是如何被用来分析大气数据的，从而更好地理解气候变化？或者，它又是如何帮助我们从医学信号中提取出有用的诊断信息？我渴望看到数学工具如何与实际应用相结合，解决真实世界中的难题。 我对于书中关于EMD（经验模态分解）的具体实现细节非常感兴趣。例如，EMD算法的核心是如何进行“筛选”以获得IMFs的？书中是否会提供清晰的伪代码或者算法流程图，以便我能够理解其运作机制？同时，我也想了解IMFs的数学性质，比如它们的单分量特性以及如何从中提取瞬时频率和幅值信息。我希望这本书能够提供足够的数学严谨性，但同时也能够兼顾易读性，让不同背景的读者都能有所收获。 更令我期待的是书中"Applications"部分的内容。我希望能看到一些详细的、具有代表性的应用案例，这些案例最好能涵盖不同领域，并且能够清晰地展示HHT在其中扮演的关键角色。例如，书中是否会深入探讨HHT在金融时间序列分析中的应用，以及它如何帮助我们识别市场中的潜在趋势？或者，它是否会展示HHT在机械故障诊断中的优势，从而实现更早期的预警？我希望这些应用能够具体、实际，并且能够激发我的思考。 总而言之，这本书给我一种“深度与广度兼具”的良好印象。我期望它能够成为我学习和掌握HHT这一强大工具的权威指南，并且能够帮助我将所学知识应用于我自己的研究工作中，从而在解决复杂信号处理问题上取得新的突破。如果这本书能够做到理论扎实、应用丰富，那它一定会是我的首选。

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读到《The Hilbert-Huang Transform and Its Applications》这个书名，我心中涌起一股强大的求知欲。长久以来，我一直在探索能够有效处理非线性、非平稳信号的数学工具，而HHT无疑是其中最令人兴奋的选项之一。我知道，传统方法在面对这类复杂信号时常常捉襟见肘，但HHT似乎提供了一种全新的、更加直观的视角，能够将信号分解成一系列具有明确物理意义的“本征模态函数”（IMFs），从而揭示其深层结构。 "Interdisciplinary Mathematical Sciences"这个副标题更是让我对这本书的期待值飙升。我一直认为，真正的科学力量在于学科间的融合与碰撞，而HHT的强大之处恰恰在于其跨领域的普适性。我设想，书中一定会包含丰富的案例研究，从地球科学的地震波分析，到生物医学的脑电信号解读，再到工程领域的机械振动诊断，HHT的身影无处不在。我渴望看到，数学的精妙如何巧妙地应用于解决这些现实世界中的棘手问题，并从中获得启示。 我特别想深入了解HHT的理论基石——经验模态分解（EMD）的数学原理。书中是否会详细阐述EMD算法的每一步操作，例如如何进行“筛选”以获得无量纲化且单分量的IMFs？我希望能够理解IMFs的定义、性质以及它们在信号分解中所扮演的角色。同时，我也期待书中能够解释如何通过计算瞬时频率和瞬时幅值，来构建更全面的时频分析图，从而更深入地理解信号的动态演变过程。 另外，"Applications"部分是我最为关注的焦点。我希望书中能够提供一系列精心挑选的、具有代表性的应用案例，并且对这些案例进行深入的剖析。例如，书中是否会详细介绍HHT如何应用于分析股票市场的波动性，从而帮助投资者做出更明智的决策？或者，它是否会展示HHT在气象学中的应用，帮助我们更好地预测极端天气事件？我希望这些应用能够具体、可操作，并且能够激发我将HHT应用于我感兴趣的领域的灵感。 总而言之，这本书给我一种“既有深度又有广度”的期待。我希望它能够成为我深入理解和掌握HHT这一强大分析工具的权威参考，并为我今后的研究工作提供源源不断的灵感和方法论支持。如果这本书能够真正做到理论严谨、应用广泛、并且易于理解，那么它必将是我书架上不可或缺的一员。

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这本书的名字着实吸引眼球，"希尔伯特-黄变换及其应用"——这几个字仿佛在召唤着我潜入一个充满数据奥秘的深海。我一直对那些能够从看似混沌的信号中挖掘出本质规律的方法论深感兴趣，而HHT恰恰是这样一个能够将非线性、非平稳信号的“内在特性”揭示出来的强大工具。我脑海中浮现出的画面是，那些平日里看起来杂乱无章的数据流，在HHT的梳理下，化为了一系列清晰、有意义的“频率-时间”信息，如同解开了一个个复杂的谜团。 我特别看重这种“跨学科”的视角。"Interdisciplinary Mathematical Sciences"这个副标题，让我看到了这本书不仅仅局限于纯粹的数学理论，更强调其在不同科学领域的实际落地。我设想着，书中或许会详细阐述HHT是如何在天气预报中捕捉到异常气候模式的，又如何在医学影像分析中辨别早期病变的蛛丝马迹，甚至是如何帮助我们理解复杂经济系统中的周期性波动。这些具体的应用案例，对于我这样希望将理论知识与实际问题相结合的读者来说，无疑是学习的最大动力。 我想了解的是，这本书是否能够真正地将HHT的数学精髓与工程实践完美地融合在一起。我期望它能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步理解EMD（经验模态分解）背后的数学原理，诸如如何通过“筛选”过程逐层提取出IMFs（本征模态函数），以及为什么这些IMFs能够反映信号的不同振动模式。同时，我也希望书中能够深入探讨如何对这些IMFs进行进一步的分析，例如计算瞬时频率和瞬时幅值，从而获得比传统方法更丰富的信息。 我尤其好奇书中对于HHT在不同应用场景下的具体实现方法和效果评估。例如，它是否会提供不同类型信号的HHT处理流程，以及如何选择合适的参数来优化分解结果？我希望书中能够包含一些真实的实验数据分析，通过图表和数据来直观地展示HHT相比于其他方法的优势，以及它在解决特定科学和工程问题时所展现出的强大能力。如果书中能够针对某些经典难题，展示HHT是如何提供突破性解决方案的，那将是令人振奋的。 总而言之，这本书给了我一个强烈的信号：它不仅仅是一本关于某个特定数学变换的书，更是一本关于如何用数学工具去理解和解决现实世界复杂问题的指南。我期望它能够让我对非线性信号处理领域有一个全新的认识，并且能够激发我利用HHT去探索更多未知领域的灵感。这本书如果能够做到深入浅出，既有数学的严谨性，又有应用的操作性，那我一定会投入极大的热情去学习它。

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