摘要：
emergency situations in downtown ending near Tuesday. 把首字母连在一起得到的信息是：“Newt is upset because he thinks he is President（蝾螈不高兴，因为他认为他是总统）。” 你也可以选择用另一种方式解读，而不是首字母或逐字解读的模式，比如：。...
emergency situations in downtown ending near Tuesday. 把首字母连在一起得到的信息是：“Newt is upset because he thinks he is President（蝾螈不高兴，因为他认为他是总统）。” 你也可以选择用另一种方式解读，而不是首字母或逐字解读的模式，比如：。
希尔伯特-黄转换（Hilbert-Huang Transform），由台湾中央研究院院士黄鍔（Norden E. Huang）等人提出，將欲分析数据分解为本质模態函数（intrinsic mode functions, IMF），这样的分解流程称为经验模態分解（Empirical Mode Decomposition。
xi er bo te - huang zhuan huan （ H i l b e r t - H u a n g T r a n s f o r m ） ， you tai wan zhong yang yan jiu yuan yuan shi huang 鍔 （ N o r d e n E . H u a n g ） deng ren ti chu ， 將 yu fen xi shu ju fen jie wei ben zhi mo 態 han shu （ i n t r i n s i c m o d e f u n c t i o n s , I M F ） ， zhe yang de fen jie liu cheng cheng wei jing yan mo 態 fen jie （ E m p i r i c a l M o d e D e c o m p o s i t i o n 。
常见的时频分布函数有短时距傅立叶变换（包含加伯转换）、科恩分布函数（包含韦格纳分布）、改进型韦格纳分布 ，以及加伯-韦格纳分布（Gabor-Wigner distribution function）函数及S转换等。 而这些看似不同的时频分析函数。
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