MATLAB希尔伯特Hilbert变换求包络谱 源程序代码.7z

《NO.23 希尔伯特黄变换》视频代码

希尔伯特-黄变换HHT的相关原理优劣应用的论文资料，可以掌握相关原理，通俗易懂，并介绍了优劣与应用

近年来，具有轴向光学切片功能的结构照明显微镜（SIM）在三维活细胞成像中得到了广泛的应用，因为它具有高灵敏度，短图像采集时间和高空间分辨率的优点。 为了获得一个切片，通常需要三个具有固定相移（通常为2pi / 3）的原始图像。 在本文中，我们报告了一种基于一维希尔伯特变换的数据处理算法，该算法仅需要两个原始图像，并且每个单个切片具有任意相移。 所提出的算法在理论上不同于先前的二维希尔伯特螺旋变换算法。 该算法具有数据处理过程简单，计算速度快，图像重建质量好等优点。 通过在我们开发的基于DMD的LED照明SIM系统中对生物样本进行成像，验证了该方案的有效性。

变形监测数据处理是结构健康监测的一个重要内容。大型结构变形监测的数据往往表现出非线性、非平稳、含有强噪声及多种频率成分叠加的多尺度特征等特点。《希尔伯特-黄变换理论及其在重大工程变形监测中的应用》作者徐佳、麻凤基于理论分析、数值仿真、实验及现场监测等方法，对希尔伯特—黄(HHT)理论进行了系统研究，对基于EEMD滤波去噪特性及其在结构动态特性分析的模型建立等问题进行了分析；之后结合GPS动态监测数据处理、阜新海州露天矿边坡监测数据处理、GPS桥梁动态监测特性分析，以及基于地面微波雷达桥梁动态监测数据处理等实例，介绍了HHT在重大工程变形监测中的分析方法。 《希尔伯特-黄变换理论及其在重大工程变形监测中的应用》可供工程测量、土木工程、结构监测等领域的研究人员、工程技术人员和高等院校相关专业师生参考。

二维或更多维度的数据是线性存储的，因此数据中靠近的地方可以在内存或磁盘上很远。该软件包提供的功能可通过对多维数据进行排序以使附近的数据在内存中就近，从而提高存储和检索的效率

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y=envelope(Signal,Fs) 计算采样频率为“Fs”的输入信号的包络，并通过希尔伯特变换方法给出包络信号作为输出 y。 该函数通过两种不同的方法计算信号的包络。 第一种方法：使用低通滤波器。 信号平方，通过通过 LPF 然后取平方根。 第二种方法：使用希尔伯特变换。 使用 Matlab 中的内置函数进行希尔伯特变换 功能 显示原始信号的 FFT 以及两种方法的包络信号 该功能主要用于通过基于振动的轴承故障诊断计算旋转设备状态监测的包络信号。 例子： 负载（'s4.mat'）; 信号=s4; Fs=12000； 信封（信号，Fs）； 文件 's4.mat' 是从 OR 故障记录的振动信号采样频率为 12000Hz 的轴承。 故障频率为 161Hz，在隐藏在原始 FFT 中的包络信号中带出。 不要忘记在 matlab 中心站点上评分或评论http://www.mathw

直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、直接选择排序、堆排序、归并排序

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