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。

一种基于Hilbert_Huang变换的语音去噪方法一种基于Hilbert_Huang变换的语音去噪方法

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。。包含了hilbert包络和包络谱分析

讨论了Hilbert变换的基本原理，以及基于Hilbert变换的包络解调方法在轴承故障诊断中的应用。实践表明：对于具有调制现象的滚动轴承故障诊断，基于Hilbert变换的包络解调方法，具有明显的诊断意义，是一种可靠的诊断方法。

滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题，提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法。首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD），得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF），再计算各阶IMF的峭度值，选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号，并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析，从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息。分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析，清晰地得到

l2范数matlab源码这个Matlab包包含重现文章图的源代码： P. Maurel，JF。 奥约尔，G.佩雷。 . SIAM 成像科学杂志，4(1)，第 413–447 页，2011 年。 display_orientations：显示图像的瞬时频率 estimate_amplitudes：尝试估计 Chi 中频率的幅度 estimate_orientations：瞬时频率计算 estimate_orientations_zeropadding：使用 zeropadding 缩放计算即时频率 gabor_weights: 凸范数的权重 non_convex_weight：为非凸范数构建权重 Chi test_h,test_h2,test_diff_h,test_diff_h2：论文的函数h（渲染函数）及其导数 纹理合成：从场方向/频率合成纹理 TV_Hilbert_Adapted：在无噪声情况下使用我们的凸范数进行结构/纹理分解 TV_Hilbert_Adapted_Noise：与噪声相同 TV_Hilbert_Adapted_noise_non_convex：使用非凸范数分解 T

采用傅里叶变换轮廓术(FTP)进行三维面形测量时，变形条纹图零频分量的扩展对FTP 的测量范围和精度存在影响。消除变形条纹图的零频分量后，FTP 的测量范围可以提高3 倍。根据希尔伯特(Hilbert)变换具有90°相移和使直流分量为零的性质，提出通过两次分段Hilbert 变换抑制条纹零频分量的新方法。由于条纹背景分布是一个慢变函数，每半个周期内的局部背景分布可以看做常数，所以两次分段Hilbert 变换可以很好抑制条纹中零频分量对基频分量的影响，有利于减小测量误差。给出的理论分析、计算机模拟以及实验证明了所提方法的有效性。

摘要 ：以地震波 的谱分 析为例 ，对 比分析 了 Hilbert-Huang变换 (}{I{]r)与傅立 叶变 换的差别 ，结 果表 明 ：HHT是 对非平稳时程进行数据分析 的有效工具 ，能有效地将各种频率成份 以固有模态 函数 的形 式从时程 曲线 中分 离 出 来 ，但这 种固有模 态函数与傅立叶变换结果不 同，而且 Hilbert谱 是包 含时 间 一频 率 一振 幅 的三维谱 ；可采 用在 端点改造一个小波 串的方法解 决 HHT存 在的端 点飞翼 现象．文中还提 出确定是否终 止 固有模 态 函数分 离过程 的一种方法 ．

希尔伯特矩阵是对称正定矩阵，希尔伯特矩阵是著名的病态矩阵。