On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition

Penghuraian mod empirik (EMD) sangat berguna dalam menganalisis siri masa tak pegun dan tak linear. Namun EMD mengalami masalah batasan yang disebabkan oleh penggunaan EMD untuk isyarat yang terhingga. Akibatnya, kepincangan besar terjadi dipinggir dan pergerakan buatan berlaku ketika andaian batasa...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Mohamed Jaber, Abobaker
Format:	Thesis
Language:	English
Published:	2016
Subjects:	QA1 Mathematics (General)
Online Access:	http://eprints.usm.my/31887/1/ABOBAKER_MOHAMED_JABER_24%28NN%29.pdf
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	my-usm-ep.31887
record_format	uketd_dc
spelling	my-usm-ep.318872019-04-12T05:25:23Z On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition 2016-03 Mohamed Jaber, Abobaker QA1 Mathematics (General) Penghuraian mod empirik (EMD) sangat berguna dalam menganalisis siri masa tak pegun dan tak linear. Namun EMD mengalami masalah batasan yang disebabkan oleh penggunaan EMD untuk isyarat yang terhingga. Akibatnya, kepincangan besar terjadi dipinggir dan pergerakan buatan berlaku ketika andaian batasan klasik tidak terpenuhi. Kajian ini memperkenalkan dua kaedah baru dengan dua tahap untuk mengurangkan secara automatik kesan batasan yang hadir dalam EMD iaitu gabungan penghuraian mod empirik dengan regresi linear kuantil tempatan, EMD-LLQ dan gabungan peng-huraian mod empirik dengan dengan regresi linear tempatan, EMD-LL. Kejituan kae-dah ini ditunjukkan melalui kajian simulasi dan contoh sebenar dengan dibandingkan dengan kaedah imputasi lain yang sedia ada. Pada bahagian simulasi, pada tahap perta-ma, regresi linear kuantil tempatan (LLQ) dan regresi linear tempatan (LL) digunakan bertujuan untuk memberikan keperihalan yang cekap dari data yang tidak bagus dan hingar. Empirical mode decomposition (EMD) is particularly useful in analyzing nonstationary and nonlinear time series. Yet EMD struggle from boundary problems caused by the application of the EMD to a finite signal. Consequently, large bias at the edges and artificial wiggles happen when the classical boundary assumptions are not met. This study introduces two new two-stage methods to automatically decrease the boundary effects present in EMD namely Empirical Mode Decomposition combined with local linear quantile regression, EMD-LLQ and Empirical Mode Decomposition combined with local linear regression, EMD-LL. The accuracy of the method is shown by simulation studies and real example with comparison to other existing imputation methods. For simulation part: at the first stage, local linear quantile regression (LLQ) and local linear regression are applied to provide an efficient description of the corrupted and noisy data. 2016-03 Thesis http://eprints.usm.my/31887/ http://eprints.usm.my/31887/1/ABOBAKER_MOHAMED_JABER_24%28NN%29.pdf application/pdf en public phd doctoral Universiti Sains Malaysia Pusat Pengajian Sains Matematik (School of Mathematical Sciences)
institution	Universiti Sains Malaysia
collection	USM Institutional Repository
language	English
topic	QA1 Mathematics (General)
spellingShingle	QA1 Mathematics (General) Mohamed Jaber, Abobaker On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition
description	Penghuraian mod empirik (EMD) sangat berguna dalam menganalisis siri masa tak pegun dan tak linear. Namun EMD mengalami masalah batasan yang disebabkan oleh penggunaan EMD untuk isyarat yang terhingga. Akibatnya, kepincangan besar terjadi dipinggir dan pergerakan buatan berlaku ketika andaian batasan klasik tidak terpenuhi. Kajian ini memperkenalkan dua kaedah baru dengan dua tahap untuk mengurangkan secara automatik kesan batasan yang hadir dalam EMD iaitu gabungan penghuraian mod empirik dengan regresi linear kuantil tempatan, EMD-LLQ dan gabungan peng-huraian mod empirik dengan dengan regresi linear tempatan, EMD-LL. Kejituan kae-dah ini ditunjukkan melalui kajian simulasi dan contoh sebenar dengan dibandingkan dengan kaedah imputasi lain yang sedia ada. Pada bahagian simulasi, pada tahap perta-ma, regresi linear kuantil tempatan (LLQ) dan regresi linear tempatan (LL) digunakan bertujuan untuk memberikan keperihalan yang cekap dari data yang tidak bagus dan hingar. Empirical mode decomposition (EMD) is particularly useful in analyzing nonstationary and nonlinear time series. Yet EMD struggle from boundary problems caused by the application of the EMD to a finite signal. Consequently, large bias at the edges and artificial wiggles happen when the classical boundary assumptions are not met. This study introduces two new two-stage methods to automatically decrease the boundary effects present in EMD namely Empirical Mode Decomposition combined with local linear quantile regression, EMD-LLQ and Empirical Mode Decomposition combined with local linear regression, EMD-LL. The accuracy of the method is shown by simulation studies and real example with comparison to other existing imputation methods. For simulation part: at the first stage, local linear quantile regression (LLQ) and local linear regression are applied to provide an efficient description of the corrupted and noisy data.
format	Thesis
qualification_name	Doctor of Philosophy (PhD.)
qualification_level	Doctorate
author	Mohamed Jaber, Abobaker
author_facet	Mohamed Jaber, Abobaker
author_sort	Mohamed Jaber, Abobaker
title	On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition
title_short	On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition
title_full	On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition
title_fullStr	On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition
title_full_unstemmed	On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition
title_sort	on automatic boundary corrections using empirical mode decomposition
granting_institution	Universiti Sains Malaysia
granting_department	Pusat Pengajian Sains Matematik (School of Mathematical Sciences)
publishDate	2016
url	http://eprints.usm.my/31887/1/ABOBAKER_MOHAMED_JABER_24%28NN%29.pdf
_version_	1747820502924132352

On Automatic Boundary Corrections Using Empirical Mode Decomposition

Similar Items