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Hilbert—Huang变换（Hilbert—Huangtransform，HHT）在对信号进行经验模态分解（Empiricalmodede—composition，EMD）和对各内禀模态函数（Intrinsicmodefunction，IMF）进行Hilbert变换时都会出现边界问题。为了克服该问题，本文提出了基于离散均匀免疫算法（Discreteuniformimmunealgorithm，DUIA）和支持向量回归（Supportvectorregression，SVR）的HHT边界优化方法。该方法