word/doc, 70 kб

Преобразование Hilbert-Huang:
Метод анализа нелинейных и нестационарных данных
12 февраля 2003 • Пасадена, Калифорния
NASA Medical Technology Summit
Краткое содержание подлинника. Перевод Давыдова В.А.
Hilbert-Huang Transform: A method for analyzing nonlinear and nonstationary data.
Norden Huang. NASA Medical Technology Summit. Pasadena, CA, 2003.
Содержание
Обоснование проекта и начальные понятия
Описание технологии
Рыночный потенциал
Состояние разработки
Детали технологии и результаты
Резюме
Контактная информация
Обоснование проекта и начальные понятия
Задачи следуют из характеристик данных:
•
•
•
Недостаточный типовой размер
Нестационарные данные
Нелинейные данные
Предшествующие методы:
•
•
•
Вейвлетный анализ, преобразования Wigner-Ville, анализ Фурье
Сингулярный спектральный анализ, нелинейный фазовый анализ плоскости
У каждого есть ограничения. Результат - неточная физическая интерпретация
Основная задача в анализе данных:
•
•
Все существующие методы или для линейных или для стационарных данных, или они принимают
детерминированные процессы.
Большинство фактических данных является нелинейным, нестационарным, и стохастическим.
Описание технологии
Цель: Разработать средство точного анализа нелинейных, нестационарных данных
Фундаментальные понятия:
•
•
Любой прикладной метод математики, который анализирует нелинейные, нестационарные
данные, должен быть адаптивным.
Чтобы быть эффективным и богатым в информации, любой базис должен содержать конечное и
часто небольшое количество дискретных режимов, которые сохраняют внутренние свойства
первоначальных данных.
Технические цели анализа данных:
•
•
•
Определить локальный масштаб времени или частоту
Определить локальную энергетическую плотность
Определить объединенное частотное распределение энергии
Метод:
•
•
•
Эмпирический метод декомпозиции данных извлекает существенные функции данных (IMF),
(виды колебаний в пределах данных), которые сохраняют внутренние характеристики данных
Преобразование Hilbert-Huang (HHT) преобразовывает IMF в локальные энергетические и
мгновенные частоты
Материальный сигнал фильтруется реконструкцией выбранных IMF или сечений IMF
Сравнения: Fourier, Hilbert & Wavelet
Результаты:
•
•
•
•
- Адаптивный базис, чтобы фильтровать сигнал
- Частота, определенная как функция времени дифференцированием
- Идентификация Sharp закладных строений
- Более простая и открытая интерпретация чем предшествующие методы
Ключевые преимущества
•
•
•
•
•
•
•
Концептуально простой, эффективный, адаптивный, набор алгоритмов, способный к анализу
нелинейных и нестационарных сигналов, так же как линейных и стационарных сигналов
Улучшает точность при использовании адаптивного базиса для выявления внутренних свойств
данных
Результаты имеют материальное значение
Создает новые возможности при анализе сигналов от нелинейных и нестационарных процессов
Точность:
- Более точное частотно-временное представление сигнальных данных
- Более острые рабочие характеристики фильтра
- Выявляет внутренние свойства данных
- Предлагает микроскопическое представление данных, не ограниченных соотношением
неопределенности
- Не налагает априорные предположения на данные, как в методах Фурье
Управляет и приводит к физически значимым результатам в режиме реального времени
Генерирует IMF через адаптивный алгоритм от набора данных
Приложения
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Анализ и исправление спутниковых данных
Анализ данных, чтобы понять основные явления
Разделение данных от мультичувствительных элементов
Неразрушающие испытания
Речевой анализ и идентификация источников
Предсказание зарождающегося отказа машин
Анализ звуковых волн, электромагнитных волн, теплопроводность/конвекция, и механические
колебания
Интерпретация нестационарных сигналов
Анализ биологических и физиологических сигналов в медицине
Флюоресценция в конфокальной микроскопии
Анализ спектральных сигналов
Выпущенные патенты:
•
•
U.S. Patent No. 6,311,130 Computer Implemented Empirical Mode Decomposition Method, Apparatus,
and Article of Manufacture Utilizing Curvature (issued 10/01)
U.S. Patent No. 5,983,162 Computer Implemented Empirical Mode Decomposition Method, Apparatus,
and Article of Manufacture (issued 9/99)
Незаконченные патенты:
•
•
•
•
•
Aмериканское Приложение. Номер 09/082,523
U.S. App. No. 09/082,523 Extrema Continuation in Part Allowed (filed 5/98)
U.S. App. No. 09/282,424 Implemented Empirical Mode Decomposition Method, Apparatus, and Article
of Manufacture for Analyzing Biological Signals and Performing Curve Fitting (filed 3/99)
U.S. App. No. 09/729,138 Three Dimensional Empirical Mode Decomposition Analysis Apparatus and
Method (filed 11/00, inventor Per Gloersen)
U.S. App. No. 10/073,957 Application of HHT for Acoustical Signal Analysis: With Special Emphasis on
Speech Analysis, Synthesis, Identification, Enhancement, and Machine Health Monitoring (filed 2/02)
Контактная Информация
Для получения дополнительной информации, пожалуйста войдите в контакт:
Evette Brown-Conwell, Phone: (301) 286-0561, E-mail: evette.r.conwell@nasa.gov