现在HHT研究改进进行的怎么样了？
大家有没有用HHT作出一些在实际应用中的东西呢？这些天一直在论坛学习 HHT，却在别的地方看到了许多这样的解释，甚至还有人编歌了。
请各位高手给点指教，我导师给定题想用HHT来做一些信号分析，如果真的如别人所说，那么HHT的缺点可以克服么？
先写了。
下面是在别的地方看到的：
EMD及其HHT的致命弱点是其分解之后各分量不正交。故不管EMD及其HHT有无物理意义它总是一个没什么用的方法。最明显的就是HHT经典论文中的例子本身：输入信号含两个波分量而输出信号中(由于方法的不正交性)变成了无中生有的八个分量。EMD及其HHT至今并没得到真正研究信号处理方面的专家学者的认同。发明者本人原来也没搞过信号处理。EMD及其HHT方法基本上是由一些拿来程序就乱用一通的外行们炒作起来的。
无论用什么方法来分析时间序列，其核心、目的都是要发现和研究时间序列中的谐波分量。EMD及其HHT在对时间序列的分析过程中(由于方法的不正交性)不可避免、鱼目混珠地产生虚假谐波，说它一定没有前途还不是很明显的吗？
就产生虚假谐波而再次忠告：早一日放弃EMD及其HHT(Empirical Mode Decomposition Method and Hilbert-Huang Transform)方法的学习和应用就少走一段冤枉的科研弯路
小波包分解产生虚假谐波是对已存在波的小量渗漏(即挨着已知波的邻近)，故那些小量的虚假谐波的属性是已知的。HHT的虚假谐波是由于方法不正交而无中生有的。小波包的分解是一次性完成所有的谐波分解，故小量渗漏始终还是小量渗漏。HHT是逐个分量递推，故推导前分量所产生的虚假谐波由于方法的不正交性会逐步地很快放大。世上能达到本君如此风雅程度的人并不是很多，通常情况下你和你导师到最后对传销过程的内幕真正搞懂发觉真的给上当受骗之时，已陷得很深了。这也就是为什么不少炒作、传销能成功的根本原因。
应该说，HHT在处理稳态数据上还是有些意思的，这里面是能挖出些有价值的意义。与Fourier分析处理频率（或波，按频
率分类）不同，HHT实际上是进行按振幅（尺度）分离，这在数学上和分形和在积分中的Hardamard积分（这种积分和我们通常
的积分方式完全不同）有异曲同工之妙。这类思想我在以前研究摄动理论时候曾经思考过（我是今年7月时才听见Huang的工作，
才知道HHT的思想）。
关于摄动里面多尺度问题，我一直认为没有本质合适的理论和工具来进行处理。在探讨大气海洋流动的多尺度现象时候，
特别需要这样的理论和工具的支持。而我们所能够借助的基本上是最原始的（量纲和尺度分析－－最基本最无助情况下的工具；
滤波分析－－对非线性现象来说，物理意义并不明显有道理）。
量纲分析和尺度分析实际上是和HHT具有同样思想的东西。这是按振幅尺度进行分离的分析，所以，对于非线性现象而言，
的确有效，但非线性现象的一个本质是不同尺度的东西总是会相互作用，这就使得更进一步的分析变得困难了。
滤波分析，是和Fourier分析具有同样本质的东西，仅仅对于线性现象能够明确说明其意义，因为线性波之间是没有相互
作用的，一旦滤掉，就不再产生，也不再起作用，所以能够确保波的分离。但对于非线性现象来说，由于波之间会相互作用，
并能够产生新的波，所以滤波是永远也滤不掉的。 我看关键在于如何利用HHT的结果
回复 #1 prideheart 的帖子
“但对于非线性现象来说，由于波之间会相互作用，并能够产生新的波，所以滤波是永远也滤不掉的。”
这话是怎么讲的？ 什么意思？
”世上能达到本君如此风雅程度的人并不是很多“
他是牛人？ IEEE的Fellow？ 很早的帖子了。那个风雅君说话过于武断。一棒子打死的态度绝不是搞学问的态度。HHT虽然缺陷多多，但也不是一无是处。事物总是曲折前进的。现在最棘手的事情还是建立HHT的数学基础。有了这个，这种闲话就不会再有了。只是HHT算法只是个经验的算法，上升到理论高度还是很难的。这就需要我们继续努力了。 看到一帮不知天高地厚的小孩子们在议论风雅君及HHT的数学基础就想起了。。。。。。。
[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2007-12-4 08:51 编辑 ]
回复 #5 papertiger 的帖子
:@) 我觉得您的联想能力真的很强，但是咱们版面还是不出现小说为好，虽然这也是相关的内容，但是不是直接相关啊:handshakeps:难道您就是风雅君？还是您认识此君？
[ 本帖最后由 zhangnan3509 于 2007-12-4 08:52 编辑 ]
回复 #5 papertiger 的帖子
上个星期HHT的创始人之一黄锷来学校讲学，竟然错过了机会啊回复 #7 无水1324 的帖子
他前些日子在北京开会，我同学和他的老师参加会议的时候遇见他了，我就没这机会了。:@( huang本人已经把HHT的专著出版了，翻了翻还是无甚新意风雅君说啥了？ 我是个初学者 不了解情况
HHT 好像也有很多人在做啊回复 #10 taocplearner 的帖子
楼主转贴的内容就是风雅君对HHT的看法。 像WT一样建立HHT的数学基础才是正路啊 风雅君论HHT：++++++++++++++++++++++++++
EMD及其HHT的致命弱点是其分解之后各分量不正交。故不管EMD及其HHT有无物理意义它总是一个没什么用的方法。最明显的就是HHT经典论文中的图26的例子本身：输入信号含两个波分量而输出信号中(由于方法的不正交性)变成了无中生有的八个分量。EMD及其HHT至今并没得到真正研究信号处理方面的专家学者的认同。发明者本人原来也没搞过信号处理。EMD及其HHT方法基本上是由一些拿来程序就乱用一通的外行们炒作起来的。
忠告：早一日放弃EMD及其HHT方法的学习和应用就少走一段冤枉的科研弯路。
无论用什么方法来分析时间序列，其核心、目的都是要发现和研究时间序列中的谐波分量。EMD及其HHT在对时间序列的分析过程中(由于方法的不正交性)不可避免、鱼目混珠地产生虚假谐波，说它一定没有前途还不是很明显的吗？
就产生虚假谐波而再次忠告：早一日放弃EMD及其HHT(Empirical Mode Decomposition Method and Hilbert-Huang Transform)方法的学习和应用就少走一段冤枉的科研弯路。
你和你导师现在从事的就是大家所熟知的社会上的那种传销勾当。你导师大概也不懂信号分析什么的。先是自己受了已从事传销勾当的那些人的骗，以为天上可以掉下馅饼来。你是你导师发展的下线，他(她)就想着靠你把本翻回来呢，哈哈。你要怀疑、犹豫不干的话，又没钱买车票回家(每天吃饭、睡觉都成问题)。最后想想要毕业、要学位、导师的课题(资助)也要交差。唉，还是胡乱写一篇论文跟着大伙一起说方法好吧。后面人又读到你的论文，於是乎：“文献都说方法挺好，只不过需要改进及理论解释。”
小波包分解产生虚假谐波是对已存在波的小量渗漏(即挨着已知波的邻近)，故那些小量的虚假谐波的属性是已知的。HHT的虚假谐波是由于方法不正交而无中生有的。小波包的分解是一次性完成所有的谐波分解，故小量渗漏始终还是小量渗漏。HHT是逐个分量递推，故推导前分量所产生的虚假谐波由于方法的不正交性会逐步地很快放大。世上能达到本君如此风雅程度的人并不是很多，通常情况下你和你导师到最后对传销过程的内幕真正搞懂发觉真的给上当受骗之时，已陷得很深了。这也就是为什么不少炒作、传销能成功的根本原因。
科学研究的对错应以事实为基准。那么EMD是不是不正交或各分量互为相关呢？我们可以问一个问题：数学上的不正交或相关性常常与什么相联系？答：解的不唯一。嗯，差不多对吧！我们知道，原则上，在时域上给定了一个时间序列之后，其频域上的频谱分布也就确定了的。这在数学上也称之为一一对应关系。但对EMD和HHT方法中的一些参数作小小变化却可得到相当不同的谱分布。HUANG研究小组最近的一篇论文(见下)就是讲的这个事情。照常理来讲，这一事实正说明了EMD方法无中生有虚假谱的致命弱点。但他们却把这致命弱点表述成原时间序列谱分布含有诸如平均、方差等的统计特性！举个例子来说吧。幼儿园金阿姨班上有五十个儿童。有一天领导视察幼儿园问金阿姨她班上有多少儿童。金阿姨让小明数人头得49，又让小慧数得45，小梨数得46，悠悠数得48.5，丑小鸭数得50，……。金阿姨最后向领导说：这班上的儿童数是个随机变量，其平均值是46。3，有百分之九十五的可能性会落在43.8和48.8个儿童数之间。你认为这位金阿姨以此逻辑思维的能力真能做出什么惊天动地的发明吗？
Huang, N.E., M.-L. C. Wu, S. R. Long, S. S.-P. Shen, W. Qu, P. Gloersen, K. L. Fan, A confidence limit for the empirical mode decomposition and Hilbert spectral analysis. Proc. R. Soc. Lond. A (2003), 459, 2317-2345.
你导师给你的题目肯定是(科学上的)一条死胡洞。你目前的出路无非是如下三条：上策，换题目；中策，换导师；下策，浪费一、两年时间跟着导师做传销。你若取下策，则我祝你运气好一点，将来你的论文千万不要落到象我风雅君这样知道EMD和HHT方法致命弱点的人手中。我听说最近就有这方面的论文遭封杀，以后遭封杀的可能性应该更大吧。其实你若稍微注意一下目前已发表论文的情况，很少有人发两篇或以上关于EMD方法方面的论文的。正常情况下，在第一篇论文发表之前多半已发现问题，但为了交差，总得发一篇。然后就想方设法跳出这一传销圈啦！
结论：本风雅君一开始给你的忠告是经过了深思熟虑的。本君从来不干误人子弟之事！
++++++++++++++++++++++++++ 感谢讨论！！！
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