matlab希尔伯特变换代码短响应希尔伯特变换 如Pei等人在2008年发表的论文《用于边缘检测的短响应希尔伯特变换》中所述，它是MATLAB对短响应希尔伯特变换的实现。 从MATLAB的内置HILBERT函数改编而成的代码。

matlab希尔伯特变换代码我的脑电信号情感识别文凭论文 此回购包含与我在雅典国立技术大学（NTUA）的电气和计算机工程系本科学习的最后一年中为文凭论文所做的工作相关的所有编码部分。 整个代码在Matlab中，并且每个.m文件中的每个脚本的功能都有一个简短的描述。 该项目包括以下三个阶段： 阶段1：特征提取 提取的功能分为以下几类： 时域特征（信号统计，Hjorth特征，非平稳索引，高阶穿越） 频域特征（STFT，高阶谱） 时频域特征（希尔伯特-黄谱，离散小波变换） 电极组合功能（比例和差分对称） 阶段2：功能选择 使用了5种独立选择方法： 救济金 科恩的f ^ 2 最小冗余最大相关性 基于快速相关的滤波器 无限特征选择 阶段3：分类 分类部分使用了4个离散分类器和1种神经网络： QDA 知识网络 支持向量机 随机森林 深度信仰网络

希尔伯特变换在通信中的应用，讲述了该变换时域和频域的具体公式物理含义等

HILBERT2 通过希尔伯特变换从带限信号中提取瞬时包络和频率。 [ENV FREQ] = HILBERT2(X,FS)，对于向量 X，返回瞬时包络和频率的估计值。 假设 X 是以 FS 指定的速率（以 Hz 为单位）采样的带限信号。 如果未指定 FS，则 HILBERT2 使用 1 Hz 的采样率。 如果X是矩阵，则HILBERT2沿X的列进行操作。 如果输入 X 是复数，则只使用实部：X=real(X) HILBERT2 返回对应于 X 的复数分析信号的幅值 (ENV) 和参数变化率 (FREQ)。有关此技术和此处使用的公式的理论解释，请参见： Ktonas & Papp (1980) 从真实信号中提取瞬时包络和相位。 信号处理 2:373-385。 请务必将结果可视化，因为在估计波形边缘的瞬时包络和频率时，此技术可能会产生失真。 例子： %创建信号Fs = 500； T = 10；

为了解决基于希尔伯特变换的单边带调制系统中I/Q信号幅度不一致的问题，本文通过理论分析和公式推导的方法得出影响I/Q信号正交性的主要因素是滤波器的阶数，并通过试验分析了不同阶数的滤波器是如何影响I/Q信号的正交性的，得出了滤波器阶数要保证至少覆盖3.7个信号周期才能确保I/Q信号正交的结论。同时给出了在ADSP上实现希尔伯特滤波器的具体流程。此外，给出了基于AD9957的数字正交上变频的设计方法和实现流程。

滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期微弱信号特征往往难以提取。为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution,MED)与希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)相结合的滚动轴承故障特征提取方法(MED-Hilbert),该方法首先应用MED算法对传感器信号进行处理以提高信号的信噪比,然后通过希尔伯变换提取冲击能量信号,最后用谱分析技术提取故障对应的特征频率,并与理论故障频率比较后成功确定故障。与信号仅仅进行包络分析方法相比,该方法具有很好的降噪效果以及对微弱故障特征的增强作用。计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。

Desktop_demon_水声目标识别_辐射_希尔伯特变换解调_辐射噪声

本程序能够实现滚动轴承的故障诊断和在线检测，用到了峭度值计算、小波变换、自相关计算等

matlab对数据进行希尔伯特变化，并求取包络谱

此代码旨在使用希尔伯特变换计算瞬时频率 (IF)。