An economic signal in the real world usually reflects complex phenomena. One may have difficulty both extracting and interpreting information embedded in such a signal. A natural way to reduce complexity is to decompose the original signal into several simple components, and then analyze each component. Spectral analysis (Priestley, 1981) provides a tool to analyze such signals under the assumption that the time series is stationary. However when the signal is subject to non-stationary and nonlinear characteristics such as amplitude and frequency modulation along time scale, spectral analysis is not suitable. Huang et al. (1998b, 1999) proposed a data-adaptive decomposition method called empirical mode decomposition and then applied Hilbert spectral analysis to decomposed signals called intrinsic mode function. Huang et al. (1998b, 1999) named this two step procedure the Hilbert-Huang transform(HHT). Because of its robustness in the presence of nonlinearity and non-stationarity, HHT has been used in various fields. In this paper, we discuss the applications of the HHT and demonstrate its promising potential for non-stationary financial time series data provided through a Korean stock price index.
We present the Hilbert-Huang transform (HHT) analysis on the quasi-periodic modulation of SMC X-1. SMC X-1, consisting of a neutron star and a massive companion, exhibits superorbital modulation with a period varying between ~40 d and ~65 d. We applied the HHT on the light curve observed by the All-Sky Monitor onboard Rossi X-ray Timing Explorer (RXTE) to obtain the instantaneous frequency of the superorbital modulation of SMC X-1. The resultant Hilbert spectrum is consistent with the dynamic power spectrum while it shows more detailed information in both the time and frequency domains. According to the instantaneous frequency, we found a correlation between the superorbital period and the modulation amplitude. Combining the spectral observation made by the Proportional Counter Array onboard RXTE and the superorbital phase derived in the HHT, we performed a superorbital phase-resolved spectral analysis of SMC X-1. An analysis of the spectral parameters versus the orbital phase for different superorbital states revealed that the diversity of $n_H$ has an orbital dependence. Furthermore, we obtained the variation in the eclipse profiles by folding the All Sky Monitor light curve with orbital period for different superorbital states. A dip feature, similar to the pre-eclipse dip of Her X-1, can be observed only in the superorbital ascending and descending states, while the width is anti-correlated with the X-ray flux.
Empirical mode decomposition (EMD) is applied to analyze time series characterized with nonlinearity and nonstationarity. This decomposition could be utilized to construct finite and small number intrinsic mode functions (IMF) that describe complicated time series, while admitting the Hilbert transformation properties. EMD has the capability of being adaptive, capture local characteristics, and applicable to nonlinear and nonstationary processes. Unlike discrete wavelet transform (DWT), IMF eliminates spurious harmonics and retains meaningful instantaneous frequencies. Examples based on data representing natural phenomena are given to demonstrate highlight the power of this method in contrast and comparison of other ones. A presentation of the energy-frequency-time distribution of these signals found to be more informative and intuitive when based on Hilbert transformation.
Fourier methods are not generally an appropriate approach in the investigation of faults signals with transient components. This work presents the application of a new signal processing technique, the Hilbert-Huang transform and its marginal spectrum, in analysis of vibration signals and faults diagnosis of gear. The Empirical mode decomposition (EMD), Hilbert-Huang transform (HHT) and marginal spectrum are introduced. Firstly, the vibration signals are separated into several intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Then the marginal spectrum of each IMF can be obtained. According to the marginal spectrum, the wear fault of the gear can be detected and faults patterns can be identified. The results show that the proposed method may provide not only an increase in the spectral resolution but also reliability for the faults diagnosis of the gear.
The development of time-frequency analysis techniques allow astronomers to successfully deal with the non-stationary time series that originate from unstable physical mechanisms. We applied a recently developed time-frequency analysis method, the Hilbert-Huang transform (HHT), to two non-stationary phenomena: the superorbital modulation in the high-mass X-ray binary SMC X-1 and the quasi-periodic oscillation (QPO) of the AGN RE J1034+396. From the analysis of SMC X-1, we obtained a Hilbert spectrum that shows more detailed information in both the time and frequency domains. Then, a phase-resolved analysis of both the spectra and the orbital profiles was presented. From the spectral analysis, we noticed that the iron line production is dominated by different regions of this binary system in different superorbital phases. Furthermore, a pre-eclipse dip lying at orbital phase ~0:6-0:85 was discovered during the superorbital transition state. We further applied the HHT to analyze the QPO of RE J1034+396. From the Hilbert spectrum and the O-C analysis results, we suggest that it is better to divide the evolution of the QPO into three epochs according to their different periodicities. The correlations between the QPO periods and corresponding fluxes were also different in these three epochs. The change in periodicity and the relationships could be interpreted as the change in oscillation mode based on the diskoseismology model.
The Hilbert-Huang transform (HHT) consists of empirical mode decomposition (EMD) and Hilbert spectral analysis. EMD has been successfully applied for identification of mode shapes of structures based on input-output approaches. This paper aims to extend application of EMD for output-only identification of mode shapes of linear structures. In this regard, a new simple and efficient method based on band-pass filtering and EMD is proposed. Having rather accurate estimates of modal frequencies from measured responses, the proposed method is capable to extract the corresponding mode shapes. In order to evaluate the accuracy and performance of the proposed identification method, two case studies are considered. In the first case, the performance of the method is validated through the analysis of simulated responses obtained from an analytical structural model with known dynamical properties. The low-amplitude responses recorded from the UCLA Factor Building during the 2004 Parkfield earthquake are used in the second case to identify the first three mode shapes of the building in three different directions. The results demonstrate the remarkable ability of the proposed method in correct estimation of mode shapes of the linear structures based on rather accurate modal frequencies.
Let $\cal{H}$ and $\cal{K}$ be Hilbert spaces and let T, $\tilde{T}$ = T + ${\delta}T$ be bounded operators from $\cal{H}$ into $\cal{K}$. In this article, two facts related to the perturbation bounds are studied. The first one is to find the upper bound of $\parallel\tilde{T}^+\;-\;T^+\parallel$ which extends the results obtained by the second author and enriches the perturbation theory for the Moore-Penrose inverse. The other one is to develop explicit representations of projectors $\parallel\tilde{T}\tilde{T}^+\;-\;TT^+\parallel$ and $\parallel\tilde{T}^+\tilde{T}\;-\;T^+T\parallel$. In addition, some spectral cases related to these results are analyzed.
Son, Edwin J.;Chu, Hyoungseok;Kim, Young-Min;Kim, Hwansun;Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Blackburn, Lindy;Hayama, Kazuhiro;Robinet, Florent
천문학회보
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제40권2호
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pp.55.4-56
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2015
The Hilbert-Huang Transform (HHT) is composed of the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Hilbert Spectral Analysis (HSA). The EMD decomposes any time series data into a small number of components called the Intrinsic Mode Functions (IMFs), compared to the Discrete Fourier Transform which decomposes a data into a large number of harmonic functions. Each IMF has varying amplitude and frequency with respect to time, which can be obtained by HSA. The time resolution of the modes in HHT is the same as that of the given time series, while in the Wavelet Transform, Constant Q Transform and Short-Time Fourier Transform, there is a tradeoff between the resolutions in frequency and time. Based on the time-dependent amplitudes of IMFs, we develop an Event Trigger Generator and demonstrate its efficiency by applying it to gravitational-wave data.
This paper considers a finite spectrum assignment Problem for a functional retarded linear differential system with delays in control only. In this problem, by generalizing from an abstract linear system characterized by Semigroups on a Hilbert space to a finite dimensional linear system, we unify the relationship between a control-delayed system and its non-delayed system, and then by using the spectrum of the generator-decomposition of Semigroup, we try to get a feedback law which yields a finite spectrum of the closed-loop system, located at an arbitrarily preassigned sets of n points in the complex plane. The comparative examinations between the standard spectrum assignment method and the method of spectral projection for the feedback law which consists of proportional and finite interval terms over present and past values of control variables are also considered. The analysis is carry down to the elementary spectral projection level because, in spite of all the research efforts, so far there has been no significant attempt to obtain the feedback implementation directly from the abstract representation forms in the case of multivariables.
안압의 측정은 각막에 air puff 후 각막의 변형 즉, 각막의 두께나 변위 등 생역학적 성질을 관찰함으로써 이루어진다. 본 논문에서는 녹내장이나 라식의 진단을 위하여 사용되는 안압계의 air puff에 의한 각막의 변형을 주파수 영역에서 분석하였다. Air puff 후 각막의 중심부 주변의 변위에 대한 진동 주파수를 측정함으로써 환자와 정상인을 구별한다. 동영상으로부터 이진 영상을 구하고, 상하 변위 데이터와 곡선 정합의 차를 구하여 시간에 따른 각막 상하 진동 프로파일 데이터를 추출하였다. Fourier 변환으로 비정상인의 진동 주파수는 479.2Hz를 얻었고 정상인의 경우 단단함으로 인하여 702.8Hz의 고주파 성분을 볼 수 있었다. 또한 Hilbert-Huang 변환의 EMD 방법을 이용, 고유 모드 함수로 분해하여 국소적, 비선형, 비정상성을 가지는 데이터를 얻고 주파수와 전력을 분석하였다. 마지막으로 특정 고유 모드 함수에 대한 환자와 정상인의 전력비가 6배 이상 차이가 나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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