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第三百九十九章 希尔伯特变换傅立叶变换(第1页)

在数学与信号处理的领域中,一个实值函数的希尔伯特变换(Hilberttransform)——在此标示为H——是将信号s(t)与1(πt)做卷积,以得到s(t)。

因此,希尔伯特变换结果s(t)可以被解读为输入是s(t)的线性时不变系统(lineartimeinvariantsystem)的输出,而此系统的脉冲响应为1(πt)。

这是一项有用的数学,用在描述一个以实数值载波做调制的信号之复数包络(plexenvelope),出现通讯理论中发挥着重要作用.

希尔伯特对奈奎斯特说:“对于信号的处理,我们虽说知道用傅立叶分析,但是我们需要用快速的方法来进行傅立叶分析。”

奈奎斯特说:“数据是离散的,所以我们有办法来快速的计算频谱的概率。”

希尔伯特说:“需要做一种变化,让这个过程快速而稳定。”

奈奎斯特说:“有什么更好的办法吗?”

希尔伯特说:“求信号的包络线,让包络线来反应频谱的信息。”

奈奎斯特说:“那用什么办法来求?”

希尔伯特说:“当然是用积分法,积分的图形不就是信号的包络线吗?”

奈奎斯特说:“都是离散的点,如何使用积分?”

希尔伯特说:“卷积,对应时间值就是信号前几个值的相加,而形成一种新函数。”

奈奎斯特说:“可是,这样越加越大呀!”

希尔伯特说:“每加一段,都要减去一个平均值。”

奈奎斯特说:“听起来倒是有有趣方法,就是需要考虑初始值了,这肯定对实验结果影响大。”

1998年,NordenE.Huang(黄锷:中国台湾海洋学家)等人提出了经验模态分解方法,并引入了Hilbert谱的概念和Hilbert谱分析的方法,美国国家航空和宇航局(NASA)将这一方法命名为Hilbert-HuangTransform,简称HHT,即希尔伯特-黄变换。

黄锷自从研究出希尔伯特黄变换之后,就开始直接拿自己的这套算法做实验,看看自己的这套算法是不是真的管用。

首先,他找到了十几个人,让这个十几个人各自说话,让声音变得嘈杂无比,之后黄锷把这些嘈杂的声音收集起来,变成数据信号,然后用自己的这个算法看能不能区分嘈杂声音里的这十几个人。

发现可以区分开来。

之后让这些声音信号变得粗糙一些,这样占用的数据会少些,看看能不能识别出这十几个人来。如果声音粗糙的情况下,还能识别出来,就说明这个算法是很强大的。

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