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A Plea for Adaptive Data Analysis

机译:自适应数据分析的请求

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摘要

The existing methods of data analysis, either the probability theory or the spectral analysis, are all developed by mathematicians or based on their rigorous mathematical rules. For data analysis, we have to face the reality of nonstationarity and nonlinearity in the data. Hilbert-Huang Transform (HHT) is the designated name for the result of Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Hilbert Spectral Analysis (HSA) methods, which were both introduced recently by Huang et al. (1996, 1998, 1999 and 2003). The method is adaptive, and specifically for analyzing data from nonlinear and nonstationary processes.
机译:现有的数据分析方法,无论是概率论还是谱分析,都是由数学家或根据其严格的数学规则开发的。对于数据分析,我们必须面对数据中非平稳性和非线性的现实。 Hilbert-Huang变换(HHT)是经验模式分解(EMD)和Hilbert谱分析(HSA)方法的结果的指定名称,它们都是Huang等人最近引入的方法。 (1996、1998、1999和2003)。该方法是自适应的,特别是用于分析来自非线性和非平稳过程的数据。

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