Hilbert变换及其边际谱求解代码

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Hilbert排序程序代码

Hilbert排序程序代码

Hilbert排序程序代码2008-10-19 22:13程序代码如下:class Hilbert{ //Hilbert填充曲线的排列顺序,实现了空间上邻近排序的要求int[][] grid; //二维网格数组int rank; //阶数Hilbert(int n) //构造函数{rank = n;grid = new int[(int)Math.pow(2,n)][(int)Math.pow(2,n)]; //根据阶数生成网格数}void hilbertCurve() //生成Hilbert填充曲线{for(int i=1;i<=rank;i++){if(i==1){grid[0][0]=0;grid[0][1]=3;grid[1][0]=1;grid[1][1]=2;}else{for(int j=0;j<(int)Math.pow(2,(i-1));j++)for(int k=0;k<(int)Math.pow(2,(i-1));k++){grid[j+(int)Math.pow(2,(i-1))][k] = (int)(grid[j][k]+Math.pow(4,(i-1)));//第1象限对应的网格grid[j+(int)Math.pow(2,(i-1))][k+(int)Math.pow(2,(i-1))] =(int)(grid[j][k]+2*Math.pow(4,(i-1))); //第2象限对应的网格grid[(int)(Math.pow(2,(i-1))-1)-k][(int)(Math.pow(2,i)-1)-j] =(int)(grid[j][k]+3*Math.pow(4,(i-1)));//第三象限对应的网格}for(int j=0;j<(int)Math.pow(2,(i-1));j++) //第0象限对应的网格for(int k=0;k<=j;k++){int temp = grid[j][k];grid[j][k] = grid[k][j]; //按斜对角线翻转grid[k][j] = temp;}}}}int hilbertCurve(int i,int j) //输入数组坐标(x,y),返回Hilbert排序的序号{hilbertCurve();int value = grid[i][j];return value;}int[][] getHilbertGrid(){return grid;}int[] hilbertDecoding(int code) //输入Hilbert序号,返回数组坐标(x,y){int[] decode = new int[2];for(int i=0;i<(int)Math.pow(2,rank);i++)for(int j=0;j<(int)Math.pow(2,rank);j++){if(grid[i][j] != code)continue;else{decode[0] = i;decode[1] = j;break;}}return decode;}}。

Hilbert边际谱.doc

Hilbert边际谱.doc

1、Hilbert边际谱我觉得既然已经做出EMD了,也就是得到了IMF。

这个时候就是做hilbert幅值谱,然后对它积分就可以了。

程序不是很难搞到吧!我是用hspec画谱图的,自己又在后面添加了求边际谱的代码for k=1:size(E)bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs; %fs为采样频率;endfigureplot(bjp);xlabel('频率/ Hz');ylabel('幅值');比如我用两个正弦信号作仿真fs=1000;t=1/fs:1/fs:1;y1=2*sin(40*pi*t);y2=5*sin(80*pi*t);y=[y1,y2]; % 信号画出来的图很粗糙,更不用说对实际信号分析了,所以大家看看如何来修正?黄文章中边际谱对实际信号分析是很好的一条曲线我用hhspectrum算了一下谱图,同时求了一下边际谱,边际谱程序基本想法同form。

结果也不太好,20HZ处还行,40HZ就有些问题了,见附图你自己再用这个试试我没有用rilling的hhspectrumnspab:function h1= nspab(data,nyy,minw,maxw,dt)% The function NSPAB generates a smoothed HHT spectrum of data(n,k)% in time-frequency space, where% n specifies the length of time series, and% k is the number of IMF components.% The frequency-axis range is prefixed.% Negative frequency sign is reversed.%% MA TLAB Library function HILBERT is used to calculate the Hilbert transform. %% Example, [h,xs,w] = nspab(lod78_p',200,0,0.12,1,3224).%% Functions CONTOUR or IMG can be used to view the spectrum,% for example contour(xs,w,h) or img(xs,w,h).%% Calling sequence-% [h,xs,w] = nspab(data,nyy,minw,maxw,t0,t1)%% data - 2-D matrix data(n,k) of IMF components% nyy - the frequency resolution% minw - the minimum frequency% maxw - the maximum frequency% t0 - the start time% t1 - the end time% Output-% h - 2-D matrix of the HHT spectrum, where% the 1st dimension specifies the number of frequencies, % the 2nd dimension specifies the number of time values % xs - vector that specifies the time-axis values% w - vector that specifies the frequency-axis values% Z. Shen (JHU) July 2, 1995 Initial%----- Get dimensions (number of time points and components)[npt,knb] = size(data);%----- Get time interval%----- Apply Hilbert Transformdata=hilbert(data);a=abs(data);omg=abs(diff(unwrap(angle(data))))/(2*pi*dt);%----- Smooth amplitude and frequencyfiltr=fir1(8,.1);for i=1:knba(:,i)=filtfilt(filtr,1,a(:,i));omg(:,i)=filtfilt(filtr,1,omg(:,i));end%----- Limit frequency and amplitudefor i=1:knbfor i1=1:npt-1if omg(i1,i) >=maxw,omg(i1,i)=maxw;a(i1,i)=0;elseif omg(i1,i)<=minw,omg(i1,i)=minw;a(i1,i)=0;endendendclear filtr data%va=var(omg(200:1200))%----- Get local frequencydw=maxw - minw;wmx=maxw;wmn=minw;%----- Construct the ploting matrixclear p;h1=zeros(npt-1,nyy+1);p=round(nyy*(omg-wmn)/dw)+1;for j1=1:npt-1for i1=1:knbii1=p(j1,i1);h1(j1,ii1)=h1(j1,ii1)+a(j1,i1);endend%----- Do 3-point to 1-point averaging[nx,ny]=size(h1);%n1=fix(nx/3);%h=zeros(n1,ny);%for i1=1:n1%h(i1,:)=(h1(3*i1,:)+h1(3*i1-1,:)+h1(3*i1-2,:)); %end%clear h1;%----- Do 3-points smoothing in x-directionfltr=1./3*ones(3,1);for j1=1:nyh1(:,j1)=filtfilt(fltr,1,h1(:,j1));endclear fltr;%----- Define the results%w=linspace(wmn,wmx,ny-1)';%xs=linspace(t0,t1,nx)';h1=flipud(rot90(h1));h1=h1(1:ny-1,:);form求边际谱时所用程序是没有问题的,用的是矩形积分公式。

加速度时程的hilbert边际谱

加速度时程的hilbert边际谱

加速度时程的hilbert边际谱加速度时程的Hilbert边际谱是一种用于分析加速度时程的频谱特征的方法。

在地震工程中,加速度时程是描述地震动特征的重要参数之一,可以用于结构响应分析、地震设计和抗震评估等方面。

经过Hilbert边际谱分析,我们可以了解加速度时程的主要频率成分以及它们在不同时间段的变化情况,进一步增进对地震动的认识。

Hilbert边际谱是基于Hilbert变换的一种频谱分析方法。

Hilbert变换是一种将时域信号转换成复数域信号的数学工具,它可以将信号的振动幅度和相位进行分离,进而分析信号的瞬时频率变化。

在加速度时程的分析中,Hilbert边际谱可以对加速度时程进行时频分析,得到在不同时刻的主导频率,并可用于判断时程的非稳态特性。

Hilbert边际谱分析首先将加速度时程进行Hilbert变换,得到复数时程。

然后,通过对复数时程求模来得到瞬时振动幅度时程,其描述了在不同时刻的振动幅度变化。

接下来,对瞬时振动幅度时程进行傅里叶变换,可以得到瞬时振动幅度的频谱。

最后,将瞬时振动幅度频谱绘制成时间频率二维图谱,就得到了加速度时程的Hilbert边际谱。

Hilbert边际谱在分析加速度时程中有着很多应用。

首先,通过Hilbert边际谱分析,我们可以了解加速度时程中的主导频率成分。

加速度时程在地震动中的频率成分是非常重要的,不同频率成分对结构的响应有着不同的影响。

通过Hilbert边际谱,我们可以识别出在不同时间段内主导结构响应的频率成分,有助于进一步了解地震动对结构的影响。

其次,Hilbert边际谱可以用于分析加速度时程的时间变化特性。

地震动的时域特性在给定时间段内是非常重要的,因为结构的响应是在时间的不同阶段发生变化的。

Hilbert边际谱可以提供加速度时程的瞬时振动幅度时程,它可以描述在不同时间段内加速度时程的振动幅度变化。

通过对瞬时振动幅度时程的分析,我们可以研究加速度时程的时间变化特性,为结构响应分析提供更准确的输入。

Hilbert变换C源码

Hilbert变换C源码

Hilbert变换C源码/******************************************/ /* main.c/******************************************/#include <stdio.h>#include <math.h>#define N 500#define sq(X) ((X)*(X))int main(){int i;double x;double delta[N];double kappa[N];double y;double xmin = -10.;double xmax = 10.;double cd = -1.;double w = 2.;double h = (xmax - xmin) / N;for (i = 0; i < N; i++){x = 2. * (xmin + i * h - cd) / w;if (x < -1.)delta[i1] = 0.;else if (x < 1.)delta[i1] = sqrt(1. - sq(x));elsedelta[i1] = 0.;}hilbert(n, delta, kappa);for (i = 0; i < N; i++){x = 2. * (xmin + i * h - cd) / w;if (x < -1.)y = x + sqrt(sq(x) - 1.);else if (x < 1.)y = x;elsey = x - sqrt(sq(x) - 1.);(void) printf("%.3f %.3f %.3f %.3f\n", xmin + i * h, delta[i], k ppa[i], y);}return 0;}/******************************************//* hilbert.c/******************************************/void hilbert(int, double[], double[]);/******************************************//* hilbert.c/******************************************/#include <stdio.h>#include "hilbert.h"#define PI 3.14159265void hilbert(int n, double delta[], double kappa[]) {double d1, d2, d3, d4;int i1, i2;for (i1 = 0; i1 < n; i1++){kappa[i1] = 0.;for (i2 = 1; i2 < n; i2++){d1 = (i1+i2<N)? delta[i1+i2]: 0.;d2 = (i1-i2>=0)? delta[i1-i2]: 0.;d3 = (i1+i2+1<N)? delta[i1+i2+1]: 0.;d4 = (i1-i2-1>=0)? delta[i1-i2-1]: 0.;kappa[i1] -= 0.5 * (d1-d2) / i2 + 0.5 * (d3 - d4) / (i2 1);}kappa[i1] /= PI;}/***********************************************/* 说明/***********************************************The Hilbert transformThis package performs a numerical Hilbert transform. Download Compressed tar-fileorhilbert.c and hilbert.hHeader fileThe program must include the header file#include "hilbert.h"/***********************************************/* 说明kappa[i1] -= 0.5 * (d1-d2) / i2 + 0.5 * (d3 - d4) / (i2 1);}kappa[i1] /= PI;}}/***********************************************/* 说明/***********************************************The Hilbert transformThis package performs a numerical Hilbert transform. Download Compressed tar-filehilbert.c and hilbert.hHeader fileThe program must include the header file#include "hilbert.h"and then call hilbert() to perform the transform.UsageIf delta and kappa are arrays of n doubles, both arrays are al located by the maiprogram.The input data are in delta and the call hilbert(n, delta, kapp a) will return thHilbert transform of delta in kappa.n and delta are not modified.CompilationCompile the package using a C-compiler.If you use a makefile and this makefile looks like thisa.out: a.ob.oc.occ a.o b.o c.o...a.o: a.c d.hcc -c a.c...and you use the package in a.c, change the makefile to look like thisa.out: a.ob.oc.o hilbert.occ a.o b.o c.o hilbert.o...a.o: a.c d.h hilbert.hcc -c a.c...hilbert.o: hilbert.c hilbert.hcc -c hilbert.cDemomain.c uses the package to perform a Hilbert transform of a semi-ellipsis.Output from the program is a table.First column: xSecond column: The semi-ellipsisThird column: The Hilbert transform calculated by hilbert().Fourth column: The analytical Hilbert transform of the semi -ellipsis.。

用希尔伯特黄变换(HHT)求时频谱和边际谱

用希尔伯特黄变换(HHT)求时频谱和边际谱

用希尔伯特黄变换(HHT)求时频谱和边际谱1.什么是HHT?HHT就是先将信号进行经验模态分解(EMD分解),然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的时频属性的一种时频分析方法。

2.EMD分解的步骤。

EMD分解的流程图如下:3.实例演示。

给定频率分别为10Hz和35Hz的两个正弦信号相叠加的复合信号,采样频率fs=2048Hz的信号,表达式如下:y=5sin(2*pi*10t)+5*sin(2*pi*35t)(1)为了对比,先用fft对求上述信号的幅频和相频曲线。

代码:function fftfenxiclear;clc;N=2048;%fft默认计算的信号是从0开始的t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);1/detax=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);% N1=256;N2=512;w1=0.2*2*pi;w2=0.3*2*pi;w3=0.4*2*pi;%x=(t>=-200&t<=-200+N1*deta).*sin(w1*t)+(t>-200+N1*deta&t<=-200+N2*det a).*sin(w2*t)+(t>-200+N2*deta&t<=200).*sin(w3*t);y = x;m=0:N-1;f=1./(N*deta)*m;%可以查看课本就是这样定义横坐标频率范围的%下面计算的Y就是x(t)的傅里叶变换数值%Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间的频谱值Y=fft(y);z=sqrt(Y.*conj(Y));plot(f(1:100),z(1:100));title('幅频曲线')xiangwei=angle(Y);figure(2)plot(f,xiangwei)title('相频曲线')figure(3)plot(t,y,'r')%axis([-2,2,0,1.2])title('原始信号')(2)用Hilbert 变换直接求该信号的瞬时频率代码:clear;clc;clf;%假设待分析的函数是z=t^3N=2048;%fft 默认计算的信号是从0开始的t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);fs=1/deta;x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t);z=x;hx=hilbert(z);xr=real(hx);xi=imag(hx);%计算瞬时振幅sz=sqrt(xr.^2+xi.^2);%计算瞬时相位sx=angle(hx);%计算瞬时频率dt=diff(t);dx=diff(sx);sp=dx./dt;plot(t(1:N-1),sp)title('瞬时频率')小结:傅里叶变换不能得到瞬时频率,即不能得到某个时刻的频率值。

加速度时程的hilbert边际谱_解释说明

加速度时程的hilbert边际谱_解释说明

加速度时程的hilbert边际谱解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在介绍加速度时程的Hilbert边际谱分析方法。

在工程学领域,对于结构物或地震活动的振动信号进行分析和解释是非常重要的。

目前,随着计算机技术的发展和信号处理方法的不断改进,Hilbert边际谱成为了一种有效且广泛使用的分析工具。

本文将深入讨论Hilbert边际谱的概念及其在加速度时程分析中的应用。

1.2 文章结构本文主要包括五个部分:引言、Hilbert边际谱的概念、加速度时程的Hilbert 边际谱分析方法、数值实验与案例研究以及结论与展望。

在引言部分,将首先对本文所涉及内容进行简要介绍,并说明文章结构以及各部分内容安排。

1.3 目的本文旨在介绍加速度时程信号在频域上进行分析时常常使用到的Hilbert边际谱方法。

通过该方法,我们可以更好地理解加速度时程信号中存在的特征和模式,并从中获取有关该系统振动行为的重要信息。

同时,本文还将通过数值实验和案例研究来验证Hilbert边际谱在加速度时程分析中的实际应用效果。

在接下来的部分中,我们将详细讨论Hilbert边际谱的概念、加速度时程的预处理方法以及Hilbert-Huang变换算法等内容,以便读者全面了解该方法的原理与应用。

最后,我们将展示一些数值实验和案例研究的结果,并对其进行讨论和比较。

通过这些工作,我们希望能够总结出主要发现,并提出有关该方法局限性及未来研究方向的建议。

引言部分结束。

2. Hilbert边际谱的概念2.1 加速度时程分析加速度时程分析是工程结构领域中常用的一种方法,用于研究结构在动态加载下的响应行为。

通过监测结构物上产生的加速度信号,可以获取到结构在不同时间点上的加速度数值。

基于这些数据,可以进一步分析结构的振动特性、响应频率等信息。

2.2 Hilbert变换简介Hilbert变换是一种在信号处理中经常应用的数学工具。

它通过将一个实函数和其Hilbert变换相互联系,使得原始信号从时域转换到复频域。

加窗希尔伯特(hilbert)变换

加窗希尔伯特(hilbert)变换

加窗希尔伯特(hilbert)变换窗口化希尔伯特(Hilbert)变换是在时间序列数据中提取幅度和相位特征的一种有效方法。

该方法将希尔伯特变换应用于一个带有窗函数的时间序列,可以使其具有高分辨率和可靠性,而且能够广泛应用于信号处理、图像处理、控制理论、模式识别等领域。

希尔伯特变换是一种常用于信号处理和通信系统的数学工具。

经常出现在音频、图像和视频信号处理等领域。

希尔伯特变换将一个信号分解成两个部分,一个是原始信号,另一个是原始信号的希尔伯特变换。

希尔伯特变换对于信号的幅度和相位特征进行分离并对它们进行量化,同时在信号处理中还可用于边缘检测、波形变形和调制识别等任务。

希尔伯特变换可以表示为一个固定的线性变换,其傅里叶变换是复共轭对称的。

给定一个信号f(t),希尔伯特变换产生一个新信号h(t),使得h(t)与f(t)的傅里叶变换有以下关系:H(f) = \begin{cases} i\cdot F(f),& f>0 \\ 0, & f=0 \\ -i\cdot F(f), & f<0 \end{cases}在窗口化希尔伯特变换中,我们将信号f(t)与一个窗函数w(t)进行卷积,产生新信号g(t):g(t) = f(t) * w(t)然后对于信号g(t)进行希尔伯特变换得到h(t):h(t) = \mathcal{H}\{g(t)\}h(t)包含了f(t)的幅度和相位信息。

通常幅度用于表示信号的能量或大小,而相位用于表示信号随时间的变化。

希尔伯特变换可以实现幅度谱和相位谱的分离,因此可以用于各种情况下的信号处理任务。

窗口化希尔伯特变换在信号处理中应用广泛。

例如,用于检测和分类呼吸和睡眠状态,以及研究心脏疾病和脑电信号。

它还可以用于分析和模拟语音和音乐信号,进行图像处理和分割以及模式识别和机器学习等任务。

总之,窗口化希尔伯特变换是一种强大而灵活的信号处理技术,它可以从时域和频域两方面提供相当优异的表现。

Hilbert变换及谱分析

Hilbert变换及谱分析

Hilbert变换及谱分析(2012-03-24 18:37:21)转载▼标签:hilbert希尔伯特变换包络分析分类:学科知识Hilbert变换是一个很有用的变换,用它来做包络分析更是一种有效的数据处理方法。

现用代码测试其变换效果第一个程序效果如下% Hilbert变换测试clcclear allclose allts = 0.001;fs = 1/ts;N = 200;f = 50;k = 0:N-1;t = k*ts;% 信号变换% 结论:sin信号Hilbert变换后为cos信号y = sin(2*pi*f*t);yh = hilbert(y); % matlab函数得到信号是合成的复信号yi = imag(yh); % 虚部为书上定义的Hilbert变换figuresubplot(211)plot(t, y)title('原始sin信号')subplot(212)plot(t, yi)title('Hilbert变换信号')% 检验两次Hilbert变换的结果(理论上为原信号的负值)% 结论:两次Hilbert变换的结果为原信号的负值yih = hilbert(yi);yii = imag(yih);max(y + yii)% 信号与其Hilbert变换的正交性% 结论:Hilbert变换后的信号与原信号正交sum(y.*yi)% 谱分析% 结论:Hilbert变换后合成的复信号的谱没有大于奈氏频率的频谱,即其谱为单边的NFFT = 2^nextpow2(N);f = fs*linspace(0,1,NFFT);Y = fft(y, NFFT)/N;YH = fft(yh, NFFT)/N;figuresubplot(211)plot(f,abs(Y))title('原信号的双边谱')xlabel('频率f (Hz)')ylabel('|Y(f)|')subplot(212)plot(f,abs(YH))title('信号Hilbert变换后组成的复信号的双边谱')xlabel('频率f (Hz)')ylabel('|YH(f)|')第二个效果如下第一个包络测试可以看到,此包络分析得到的包络信号频率为20Hz,包络信号的波形为余弦信号的绝对值信号,这是因为计算包络时是取绝对值得到的,从而使信号频率加倍。

离散信号希尔伯特变换

离散信号希尔伯特变换

离散信号希尔伯特变换1. 简介离散信号希尔伯特变换(Discrete Hilbert Transform)是一种对离散信号进行频域分析的方法。

它是对连续信号希尔伯特变换的离散化,通过计算信号的解析信号,可以提取信号的幅度和相位信息,对信号进行分析和处理。

希尔伯特变换是由德国数学家大卫·希尔伯特在19世纪末提出的,最初用于解决振动理论中的问题。

后来,希尔伯特变换被推广到信号处理领域,并且在通信、图像处理、音频处理等应用中得到了广泛应用。

2. 离散信号希尔伯特变换的原理离散信号希尔伯特变换的原理基于连续信号希尔伯特变换的离散化。

连续信号的希尔伯特变换可以表示为:H{x(t)}=1πP∫x(τ)t−τ∞−∞dτ其中,x(t)为连续信号,H{x(t)}表示x(t)的希尔伯特变换,P表示柯西主值。

对于离散信号,我们可以通过采样将其转换为连续信号。

假设离散信号为x[n],采样频率为F s,采样周期为T s=1F s ,则采样后的连续信号为x(t)=∑x∞n=−∞[n]⋅sinc(F s(t−nT s)),其中sinc(x)=sin(πx)πx。

离散信号x[n]的希尔伯特变换可以表示为:H{x[n]}=1πP∫x(τ)n−τ∞−∞dτ将x(t)代入上式,得到:H{x[n]}=1πP∫∑x∞m=−∞[m]⋅sinc(F s(nT s−mT s))n−τ∞−∞dτ化简上式,可以得到离散信号希尔伯特变换的计算公式。

3. 离散信号希尔伯特变换的计算方法离散信号希尔伯特变换的计算方法可以分为时域方法和频域方法。

3.1 时域方法时域方法是通过计算离散信号的卷积来实现离散信号希尔伯特变换。

假设离散信号为x[n],其希尔伯特变换为H{x[n]}。

首先,计算x[n]的逆离散傅里叶变换(IDFT),得到x(t)。

然后,计算x(t)的希尔伯特变换,得到H{x(t)}。

最后,通过采样x(t),得到H{x[n]}。

具体步骤如下:1.对x[n]进行IDFT,得到x(t)。

第十六讲希尔伯特变换和解析过程分析

第十六讲希尔伯特变换和解析过程分析

第十六讲希尔伯特变换和解析过程分析希尔伯特变换(Hilbert transform)是一种在信号处理和解析过程分析中常用的数学工具。

它是由德国数学家大卫·希尔伯特(David Hilbert)于20世纪早期提出的。

希尔伯特变换可以将一个实函数转换为另一个实函数,使得原始函数和转换后的函数在频率域上是正交的。

这种变换的基本思想是通过引入一个90度相移的相位因子,将原始函数的频谱转移到正交补空间中。

希尔伯特变换的具体定义是通过傅里叶变换来实现的,用于计算一个函数的希尔伯特变换的公式如下:H\{x(t)\} = \frac{1}{\pi} \int_{-\infty}^{\infty}\frac{x(\tau)}{t-\tau}d\tau其中,x(t)表示原始函数,H\{x(t)\}表示x(t)的希尔伯特变换。

利用希尔伯特变换,我们可以将复杂的时间域分析问题转化为简单的频域分析问题。

例如,可以使用希尔伯特变换来计算信号的瞬时频率、瞬时幅值和相位等。

此外,在通信系统、医学信号处理和音频处理等领域中,希尔伯特变换也被广泛应用于信号分析和滤波等问题中。

解析过程分析(Analytic Signal Processing)是一种利用希尔伯特变换进行信号处理的方法。

解析过程分析可以将一个实信号转换为一个复信号,其中包含了原始信号的全部信息。

具体来说,通过将原始信号与它的希尔伯特变换相加,我们可以得到原始信号的解析信号。

原始信号和解析信号在频域上是相同的,唯一的区别是它们在时域上的相位。

解析信号的相位总是比原始信号滞后90度。

这意味着我们可以利用解析信号来分析信号的相位、频率和幅值特性,而无需考虑相位问题。

对于一个实信号x(t),它的解析信号z(t)可以通过以下公式计算得到:z(t)=x(t)+jH\{x(t)\}其中,j表示虚数单位。

解析信号z(t)可以分解为实部和虚部,即z(t) = A(t)e^{j\phi(t)},其中A(t)表示瞬时幅值,\phi(t)表示瞬时相位。

Hilbert-HuangTransform:matlab希尔伯特-黄变换:matlab实现

Hilbert-HuangTransform:matlab希尔伯特-黄变换:matlab实现

Hilbert-HuangTransform:matlab希尔伯特-黄变换:matlab实现关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,⽐较杂...感谢所有⽹络上的贡献者们:)核⼼:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率⼯具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox附:黄锷先⽣课题组开发的⼯具包(可以在找到),这⾥并未⽤到。

% Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions.% Without parameter 'MAXMODES' the process may be seriously delayed by% decompose original signals into too many IMFs (not necessary, 9 is% enough generally)imfs = emd(oriSig, 'MAXMODES', 9);% HHT spectrum: hhtS[A, f, t] = hhspectrum(imfs);[hhtS, ~, fCent] = toimage(A, f, t);% Marginal hilbert spectrum: hhtMS, xf: correspondig frequencyfor k = 1 : size(hhtS, 1)hhtMS(k) = sum(hhtS(k, : )) * 1 / fs;endxf = fCent(1, :) .* fs;简单来说,设置好路径之后输⼊install_emd即可。

hhspectrum 函数说明(8楼:⽼⽼的学⽣)% [A,f,tt] = HHSPECTRUM(imf,t,l,aff)% Input:%- imf : matrix with one IMF per row % 将emd分解得到的IMF代⼊就可以,就是你的程序中写的c变量,不⽤加最后⼀⾏的趋势项%- t : time instants % 瞬时时间或持续时间??(写[1:信号长度]就可以,真实的时间可以根据采样率转换%- l : estimation parameter for instfreq % 瞬时频率的估计参数??(写1就可以,决定瞬时频率估计时的边界从第⼏个点开始%- aff : if 1, displays the computation evolution % 显⽰计算进程选项,不想显⽰写0就可以%% Output:% - A : amplitudes of IMF rows% - f : instantaneous frequencies% - tt : truncated time instants % 截⽌时间??(截断时间,返回的是瞬时频率对应的时间,要⽐原来信号的时间按短,由前⾯的l值决定)%% calls:% - hilbert : computes the analytic signal% - instfreq : computes the instantaneous frequency % 瞬时频率%% Example:[A,f,tt] = hhspectrum(c(1:end-1,:),[1:n],1,0);[im,tt,ff] = toimage(A,f,tt,512);disp_hhs(im,tt,[],fs);9楼:⽼⽼的学⽣关于时频图的概念,我认为是与诸如⼩波,gabor等联合时频分析⽅法联系在⼀起的。

希尔伯特变换

希尔伯特变换

Definition of Hilbert Transform
~ ~ s(t ) Re s(t ) j Im s(t )
~ defined as

s(t ) j s (t )
^
S ( ) 2S ( )U ( )
~
FT [S ( )] FT 1[2S ( )U ( )]
This is defined as Hilbert Transform
Properties of Hilbert Transform
1 2 3
Hilbert变换等价于对信号进行正交滤波
两次Hilbert变换等价于倒相器
Hilbert逆变换等于负的Hilbert正变换

s(t ) j s (t )
^
defined as ~ jwt 1 s(t ) Re S ( )e dw Re s(t ) 2 0
S ( ) 2S ( )U ( )
~
Conclusion:实信号可以用仅含有其正频率分量的解析信号的实部来表示
1
^ 1 1 defined as s(t ) s(t )*[ (t ) ] s(t ) j[ s(t )* ] s(t ) jH [ s(t )] s(t ) j s(t ) j t t ~
~
s(t )
^
defined as

1 H [ s(t )] s(t )* t
Preliminary knowledge of Hilbert Transform
实信号的频谱是具有正负频率的双边谱,且关于0 点偶对称,故分析其单边谱信号形式即可满足分析问题、 恢复原信号的要求。 单边谱信号在时域是复信号。 那么如何从实信号中分解出单边谱信号呢? 基于右边推导可以定义解析信号的表示方法:

matlab的希尔伯特变换取模

matlab的希尔伯特变换取模

一、概述Matlab是一种流行的科学计算软件,其中包括了一系列的信号处理工具。

其中,希尔伯特变换是一种常用的信号处理手段,能够将一个实数信号转换成一个复数信号,并在很多领域中发挥着重要的作用。

其中,希尔伯特变换取模是希尔伯特变换的一个重要应用,本文将对该应用进行深入探讨。

二、希尔伯特变换简介希尔伯特变换是一种特殊的傅里叶变换,它将一个实数信号转换成一个复数信号。

在信号处理中,希尔伯特变换通常用来分析调幅信号的包络线。

其数学表达式为:H{x(t)} = \frac{1}{\pi}PV \int_{-\infty}^{\infty} \frac{x(\tau)}{t -\tau} d\tau其中,PV表示柯西主值的意思。

通过这样的变换,可以得到一个复数信号H{x(t)}。

三、希尔伯特变换取模的意义希尔伯特变换取模是指将希尔伯特变换得到的复数信号进行取模运算,得到其模值。

希尔伯特变换取模的意义在于,它可以帮助我们从复数信号中提取出幅度信息,从而更好地分析信号的特性。

在实际应用中,例如在通信领域中,我们常常需要从调幅信号中提取出其包络线,这时希尔伯特变换取模就会发挥重要作用。

四、希尔伯特变换取模的实现方法在Matlab中,可以使用hilbert函数来进行希尔伯特变换。

在得到了希尔伯特变换后,可以通过abs函数来进行取模运算,得到复数信号的模值。

具体的实现代码如下:```matlabt = 0:0.001:1;x = cos(2*pi*100*t) + cos(2*pi*200*t);h = hilbert(x);env = abs(h);plot(t, x, t, env);```在这段代码中,首先生成了一个调幅信号x,然后使用hilbert函数进行希尔伯特变换,再利用abs函数得到了其模值env。

最后通过plot函数将原始信号和包络线进行了绘制。

五、希尔伯特变换取模的应用举例希尔伯特变换取模在实际应用中有着广泛的用途。

matlab 离散希尔伯特变换

matlab 离散希尔伯特变换

标题:MATLAB中离散希尔伯特变换的原理与应用1. 概述离散希尔伯特变换(Discrete Hilbert Transform,DHT)是一种经典的信号处理技术,具有在频域和时域中对信号进行分析和变换的能力。

在MATLAB中,离散希尔伯特变换被广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。

本文将介绍MATLAB中离散希尔伯特变换的原理与应用。

2. 离散希尔伯特变换的原理离散希尔伯特变换是在离散时间域上对信号进行分析的一种方法,其原理基于希尔伯特变换。

在MATLAB中,通过使用hilbert函数可以实现对信号的离散希尔伯特变换。

离散希尔伯特变换的原理可以简要概括如下:(1)对输入信号进行傅里叶变换,得到信号的频谱;(2)对频谱进行相位偏移90度,并将其转换为时域信号,得到离散希尔伯特变换后的信号。

3. MATLAB中离散希尔伯特变换的实现在MATLAB中,离散希尔伯特变换可以通过hilbert函数进行实现。

hilbert函数接受一个实数向量作为输入,返回其对应的希尔伯特变换结果。

以下是对一个正弦信号进行离散希尔伯特变换的示例代码:```matlabt = 0:0.01:1; 时间向量x = sin(2*pi*5*t); 正弦信号x_hilbert = hilbert(x); 离散希尔伯特变换```4. 离散希尔伯特变换的应用离散希尔伯特变换在信号处理领域具有广泛的应用。

其中,常见的应用包括:(1)信号分析:离散希尔伯特变换可以用于分析信号的幅度和相位信息,对信号的特征进行提取和识别;(2)通信系统:离散希尔伯特变换可以用于调制解调过程中的信号分析和处理;(3)音频处理:离散希尔伯特变换可以用于音频信号的合成分析和处理;(4)图像处理:离散希尔伯特变换可以用于图像的边缘检测和特征提取。

5. 结论MATLAB中的离散希尔伯特变换是一种十分实用的信号处理技服,具有广泛的应用价值。

通过深入了解离散希尔伯特变换的原理和在MATLAB中的实现方式,可以更好地应用该技服进行信号处理和分析。

python 希尔伯特变换求瞬时频率曲线

python 希尔伯特变换求瞬时频率曲线

python 希尔伯特变换求瞬时频率曲线希尔伯特变换可以用来从实数信号中提取出解析信号,其中包含了信号的幅度和相位信息。

然后,我们可以用解析信号的频率来计算瞬时频率。

以下是一个简单的Python代码示例,使用SciPy库的hilbert函数进行希尔伯特变换,并计算瞬时频率。

```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.signal import hilbert# 创建一个简单的正弦波信号fs = 1000 # 采样频率t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间向量f = 50 # 信号频率x = np.sin(2*np.pi*f*t) # 信号# 使用希尔伯特变换获取解析信号analytic_signal = hilbert(x)# 计算瞬时频率instantaneous_frequency =np.diff(np.unwrap(np.angle(analytic_signal))) / (2.0*np.pi) * fs# 绘制瞬时频率曲线plt.figure()plt.plot(t, instantaneous_frequency)plt.xlabel('Time (s)')plt.ylabel('Instantaneous Frequency (Hz)')plt.show()```这个代码会生成一个正弦波信号,然后使用希尔伯特变换将其转换为解析信号,并计算出瞬时频率。

最后,它绘制出瞬时频率随时间变化的曲线。

注意,由于希尔伯特变换的结果是复数,因此我们使用`np.angle`函数来获取相位信息,然后通过计算相位的变化来得到瞬时频率。

hilbert变换

hilbert变换

若序列为因果序列,则()()()x n x n u n =,其中()()()()2e e x n x n x n x n +-==-()()()()2o o x n x n x n x n --==--如果()x n 为因果序列,即()()()x n x n u n = 即当0n <时,()x n =0,则可以从()e x n 恢复()x n ,或者从()e x n 中恢复()x n (0n ≠) 因为()x n 是因果的,()x n 和()x n -除0n =外, ()x n 和()x n -的非零部分不会重叠 ()[][][][]20e e x n x n u n x n δ=-和()[][][][]20o o x n x n u n x n δ=+若()x n 是稳定的,即绝对可和的, 则它的傅里叶变换存在。

即()()()j j j R I X eX e jX eωωω=+()j R X eω-实部 ()j I X e ω-虚部如果()x n 是实序列,则()[]FT j R e X ex n ω()[]FTj I o jX ex n ω因此,一个因果稳定的实序列,()j R X e ω 就完全确定了()j X e ω 可以用下列步骤求出()j X e ω1. 求()j R X e ω的反傅里叶变换()e x n2. 用()[][][][]20e e x n x n u n x n δ=-求出()x n3. 求()x n 的傅里叶变换()j X e ω 一实因果序列()x n ,DFT 实部()j R X e ω为()1cos(2)j R X eωω=+求其傅里叶变换()j X e ω及虚部()j I X e ω2211()122jwj j R X eee ωω--∴=++11()()(2)(2)22e x n n n n δδδ=+-++()()(2)x n n n δδ=+- 2()()11cos(2)sin(2)jwR jwj X eX eej ωωω-∴=+=+-()sin(2)jwI X eω∴=-利用()()()2o x n x n x n --=11()(2)(2)22o x n n n δδ∴=--+2211()sin()22j j I jX eej ωωωω--=-=()sin(2)jwI X eω∴=-上例中的合成方法可以用解析的方法来解释,以便得出()j R X e ω直接表示()j I X eω的一般关系式。

转matlab信号处理——Hilbert变换及谱分析

转matlab信号处理——Hilbert变换及谱分析

转matlab 信号处理——Hilbert 变换及谱分析前言Hilbert 通常用来得到解析信号,基于此原理,Hilbert 可以用来对窄带信号进行解包络,并求解信号的瞬时频率,但求解包括的时候会出现端点效应,本文对于这几点分别做了简单的理论探讨。

本文内容多有借鉴他人,最后一并附上链接。

一、基本理论 A-Hilbert 变换定义对于一个实信号x(t)x(t),其希尔伯特变换为:x~(t)=x(t)∗1πtx~(t)=x(t)∗1πt式中*表示卷积运算。

Hilbert 本质上也是转向器,对应频域变换为:1πt ⇔j ⋅sign(ω)1πt ⇔j ⋅sign(ω)即余弦信号的Hilbert 变换时正弦信号,又有:1πt ∗1πt ⇔j ⋅sign(ω)⋅j ⋅sign(ω)=−11πt ∗1πt ⇔j ⋅sign(ω)⋅j ⋅sign(ω)=−1即信号两次Hilbert 变换后是其自身相反数,因此正弦信号的Hilbert 是负的余弦。

对应解析信号为:z(t)=x(t)+jx~(t)z(t)=x(t)+jx~(t)此操作实现了信号由双边谱到单边谱的转化。

B-Hilbert 解调原理设有窄带信号:x(t)=a(t)cos[2πfst+φ(t)]x(t)=a(t)cos [2πfst+φ(t)]其中fsfs 是载波频率,a(t)a(t)是x(t)x(t)的包络,φ(t)φ(t)是x(t)x(t)的相位调制信号。

由于x(t)x(t)是窄带信号,因此a(t)a(t)也是窄带信号,可设为:a(t)=[1+∑m=1MXmcos(2πfmt+γm)]a(t)=[1+∑m=1MXmcos (2πfmt+γm)]式中,fmfm 为调幅信号a(t)a(t)的频率分量,γmγm 为fmfm 的各初相角。

对x(t)x(t)进行Hilbert 变换,并求解解析信号,得到:z(t)=ej[2πfs+φ(t)][1+∑m=1MXmcos(2πfmt+γm)]z(t)=ej[2πfs+φ(t)][1+∑m=1MXmcos (2πfmt+γm)]设A(t)=[1+∑m=1MXmcos(2πfmt+γm)]A(t)=[1+∑m=1MXmcos (2πfmt+γm)]Φ(t)=2πfst+φ(t)Φ(t)=2πfst+φ(t)则解析信号可以重新表达为:z(t)=A(t)ejΦ(t)z(t)=A(t)ejΦ(t)对比x(t)x(t)表达式,容易发现:a(t)=A(t)=x2(t)+x~2(t)−−−−−−−−−−√a(t)=A(t)=x2(t)+x~2(t)φ(t)=Φ(t)−2πfst=arctanx(t)x~(t)−2πfstφ(t)=Φ(t)−2πfst=arctan x (t)x~(t)−2πfst由此可以得出:对于窄带信号x(t)x(t),利用Hilbert 可以求解解析信号,从而得到信号的幅值解调a(t)a(t)和相位解调φ(t)φ(t),并可以利用相位解调求解频率解调f(t)f(t)。

matlab去希尔伯特-施密特范数计算方式

matlab去希尔伯特-施密特范数计算方式

希尔伯特-施密特(Hilbert-Schmidt)范数是矩阵的一种内积,常用于量子力学和统计领域。

对于一个矩阵A,其希尔伯特-施密特范数定义为:
H(A) = ∑(i=1 to n) ∑(j=1 to n) |a_ij|²
其中a_ij是矩阵A的元素。

在MATLAB中,你可以使用以下步骤来计算一个矩阵的希尔伯特-施密特范数:1.定义你的矩阵。

例如,如果你有一个3x3的矩阵A,你可以这样定义:
matlab复制代码
A = [a11 a12 a13; a21 a22 a23; a31 a32 a33];
2.使用sum函数来计算每一行的平方和,然后再次使用sum函数来计算所有行的平方
和的总和。

matlab复制代码
HSnorm = sqrt(sum(sum(abs(A).^2)));
在这里,abs函数用于取矩阵元素的绝对值,.^2用于计算元素的平方,sum函数用于计算每一行的和,然后再计算所有行的和。

最后,sqrt函数用于计算总和的平方
根,得到希尔伯特-施密特范数。

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%%查找最大值
for i=2:point*N
if (x(i)>x(i-1)) &&(x(i)>x(i+1))
j=j+1;
max(j)=x(i);
max_num(j)=i/point/f1;
point=32; %每周期采样点数
fmax=110;
CN=3; %模态数量
cn=0;
M=1; %求每个模态分量时的迭代次数
m=0;
f0=50; %信号1的频率
f2=1; %信号1的频率
g0=0;
xlabel('t/s');
ylabel('f/Hz');
zlabel('a/V');
if i>1
diffANG(i)=ANG(i)-ANG(i-1);
f(cn,i)=(ANG(i)-ANG(i-1))/(1/f0/point)/(2*pi);
if(f(cn,i)>fmax)|(f(cn,i)<(0-fmax))
min_num(j)=i/point/f1;
end
end
%最小值三次样条插值
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
min_spline=spline(min_num,min,t);
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
for i=1:length(t);
temp(i)= a(1,i);
end
figure(3)
plot(t,temp)
title('谐波分量的幅值-时间图')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure(2)
t=0: 1/f1/point: 1/f1*N;
for i=1:length(t);
for j=1:length(fview);
aview(j,i)=0;
aview2(j)=0;
end
end
for i=1:length(t);
for j=1:length(fview);
for k=1:CN;
title('第1个IMF的相角');
hold on
plot(t,diffANG,'g')
hold off
end
end
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
fview=0:1:fmax;
for j=1:CN
for i=1:length(t);
temp(i)=C(j,i);
end
subplot(CN,1,j);
plot(t,temp)
end
figure(21)
[xx,yy]=meshgrid(t,fview);
surf(xx,yy,aview);
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
plot(t,ADdata)
for cn=1:CN
for m=1:M
j=0;
clear max;
clear max_num;
clear min;
clear min_num;
%%求插值后最大值、最小值包络线的平均值
i=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
i=i+1;
m1_array(i)=(max_spline(i)+min_spline(i))/2;
%查找最小值
j=0;
for i=2:point*N
if (x(i)<x(i-1)) &&(x(i)<x(i+1))
j=j+1;
min(j)=x(i);
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
for i=1:length(t);
temp(i)=f(1,i);
end
figure(4)
plot(t,temp)
title('频率-时间图')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%省去了判断:h1_array连续几次的极值点个数与过零点数相同或者相差1
i=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
i=i+1;
x(i)=h1_array(i); %%H1的查找多做几次
f(cn,i)=f(cn,i-1);
end
end
end
if cn==1;
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
figure(24)
plot(t,ANG,'r')
i=i+1;
a(cn,i)=abs(hil(i));
end
%%%计算相角
i=0;
f(1)=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
i=i+1;
ANG(i)=atan(imag(hil(i))/real(hil(i)));
end
end
%最大值三次样条插值
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
max_spline=spline(max_num,max,t); %????两边的两点不能加入运算,导致两边的两点插值误差非常大
ADdata(i)=x(i);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
hil=hilbert(h1_array);
%%%%计算幅值
i=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
if (abs(fview(j)-f(k,i))) <
end
end
end
end
%========边缘谱==========
for j=1:length(fview);
for i=2*point:length(t)-2*point;
aview2(j)=aview2(j)+aview(j,i);
end
aview2(j)=aview2(j)/(length(t)-4*point);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
end
%%求H1
i=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
i=i+1;
h1_array(i)=x(i)-m1_array(i);
end
%===============================
%======Hilbert边缘谱============
%调试记录:
%时变系统的HHT:f时变的HHT,含50Hz,51Hz
%===============================
clc;
clear;
N=100; %采样周期
end
ADdata(i)=220*sin(2*pi*f1*t+g0); %+sin(2*pi*f2*t); %+0.1*rand();
ADdata0(i)=ADdata(i);
x(i)=ADdata(i);
end
figure(1)
end
end
i=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
i=i+1;
C(cn,i)=h1_array(i);
x(i)=ADdata(i)-h1_array(i); %%H1的查找多做几次
t=0: 1/f0/point: 1/f0*N;
%AD采样数据
i=0;
f1=50;
g0=0;
for t=0: 1/f0/point: 1/f0*N
i=i+1;
if t > 1/f0*N/2;
f1=51;
g0=0;%34.56/180*pi;
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