python 希尔伯特变换_python scipy signal.hilbert用法及代码示例

使用希尔伯特变换来计算分析信号。

默认情况下，转换是沿着最后一个轴完成的。

参数：

x：array_like信号数据。必须是真实的。

N：int, 可选参数傅立叶分量的数量。默认：x.shape[axis]

axis：int, 可选参数沿其进行转换的轴。默认值：-1

返回值：

xa：ndarray沿轴的每个1-D数组x的解析信号

注意：

分析信号x_a(t)信号的x(t)是：

其中F是傅立叶变换，U是单位阶跃函数，y是x的希尔伯特变换。[1]

换句话说，频谱的负一半被清零，从而将实值信号转换为复数信号。希尔伯特变换信号可以从np.imag(hilbert(x))，以及来自的原始信号np.real(hilbert(x))。

参考文献：

2

Leon Cohen，“ Time-Frequency分析”，1995年。第2章。

3

艾伦·奥本海姆(Alan V. Discrete-Time Signal Processing，第三版，2009年。第12章。ISBN13：978-1292-02572-8

例子：

在此示例中，我们使用希尔伯特变换来确定amplitude-modulated信号的幅度包络和瞬时频率。

>>> import numpy as np

>>> import matplotli