Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
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对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
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2020/8/12 19:37:27
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随着互联网的普及，网络资源的激增，用户很难快速找到需要的信息。
为了提供精确而又快速的推荐,研究者提出了多种推荐算法,其中协同过滤推荐算法是应用最为成功的一种。
协同过滤这一概念初次于1992年由Goldberg、Nicols、Oki及Terry提出,应用于Tapestry系统,该系统仅适用较小用户群(比如,某一个单位内部),而且对用户有过多要求(比如,要求用户显式的给出评价).目前,许多电子商务网站都已经使用了推荐系统,如Amazon、CDNow、Drugstore，当当网上书店和Moviefinder等。
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2017/3/10 2:55:05
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里面包含一个可实现的fp-growth的实现代码和一个pptx的讲解和一个存在问题的展现
2017/2/21 22:55:53
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