Python实现希尔伯特变换(Hilbert transform)的示例代码

 更新时间:2023年04月09日 14:19:40   作者:逃逸的卡路里  
希尔伯特变换(Hilbert transform)是一个对函数产生定义域相同的函数的线性算子,而且希尔伯特变换在信号处理中很重要,所以本文和大家分享了Python实现希尔伯特变换的代码,需要的可以参考一下

前言

在数学和信号处理中,**希尔伯特变换(Hilbert transform)**是一个对函数产生定义域相同的函数的线性算子。

希尔伯特变换在信号处理中很重要,能够导出信号u(t)的解析表示。这就意味着将实信号u(t)拓展到复平面,使其满足柯西-黎曼方程。例如,希尔伯特变换引出了傅里叶分析中给定函数的调和共轭,也就是调和分析。等价地说,它是奇异积分算子与傅里叶乘子的一个例子。

希尔伯特变换是以大卫·希尔伯特来命名的,他首先引入了该算子来解决全纯函数的黎曼–希尔伯特问题的一个特殊情况。

一、希尔伯特变换是什么

希尔伯特变换最初只对周期函数(也就是圆上的函数)有定义,在这种情况下它就是与希尔伯特核的卷积。然而更常见的情况下,对于定义在实直线R(上半平面的边界)上的函数,希尔伯特变换是指与柯西核卷积。希尔伯特变换与帕利-维纳定理有着密切的联系,帕利-维纳定理是将上半平面内的全纯函数与实直线上的函数的傅里叶变换相联系起来的另一种结果。

二、VC中的实现原理及代码示例

VC中可以通过快速傅里叶变换(FFT)来实现希尔伯特变换。

以下是一个简单的C++代码实现希尔伯特变换,需要使用C++11及以上版本的标准库。首先我们需要实现一个FFT函数,然后使用FFT函数来实现希尔伯特变换。

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <complex>
#include <vector>

using namespace std;

typedef complex<double> Complex;
typedef vector<Complex> ComplexVector;

// 快速傅里叶变换
void fft(ComplexVector& data) {
    int n = data.size();
    if (n <= 1) {
        return;
    }

    // 分离偶数项和奇数项
    ComplexVector even(n/2), odd(n/2);
    for (int i = 0; i < n; i += 2) {
        even[i/2] = data[i];
        odd[i/2] = data[i+1];
    }

    // 递归计算偶数项和奇数项的FFT
    fft(even);
    fft(odd);

    // 计算每个k点的DFT
    for (int k = 0; k < n/2; k++) {
        Complex t = polar(1.0, -2 * M_PI * k / n) * odd[k];
        data[k] = even[k] + t;
        data[k+n/2] = even[k] - t;
    }
}


// 希尔伯特变换
void hilbertTransform(ComplexVector& signal) {
    int n = signal.size();

    // 扩展信号长度至2的幂次方
    int n2 = 1;
    while (n2 < n) {
        n2 *= 2;
    }
    signal.resize(n2);

    // 进行FFT变换
    fft(signal);

    // 对FFT结果进行处理
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        signal[i] *= 2;
    }
    for (int i = n; i < n2; i++) {
        signal[i] = 0;
    }
    signal[0] = 1;
    signal[n] = 0;

    // 反向FFT变换
    fft(signal);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        signal[i] = signal[i].imag() / n;
    }
}

int main() {
    ComplexVector signal = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
    hilbertTransform(signal);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < signal.size(); i++) {
        cout << signal[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

上述代码中,我们首先实现了一个快速傅里叶变换函数fft,然后在hilbertTransform函数中使用FFT计算希尔伯特变换。在希尔伯特变换的计算过程中,我们首先对信号进行了长度的扩展,然后进行了FFT变换,接着根据希尔伯特变换的公式进行了FFT结果的处理,最后进行反向FFT变换得到最终的希尔伯特变换结果。

在上述代码中,我们使用了复数类型complex和向量类型vector来方便地处理信号和FFT结果。在实际应用中,我们可以将输入信号读取自文件或者从实时采集的数据中获取,然后调用hilbertTransform函数进行希尔伯特变换,得到变换后的信号。

三、用Python代码实现

使用Python也可以方便地实现希尔伯特变换。下面是一个使用numpy库实现希尔伯特变换的示例代码:

import numpy as np

def hilbert_transform(signal):
    """
    计算希尔伯特变换
    """
    n = len(signal)

    # 扩展信号长度至2的幂次方
    n2 = 1
    while n2 < n:
        n2 *= 2
    signal = np.append(signal, np.zeros(n2 - n))

    # 进行FFT变换
    spectrum = np.fft.fft(signal)

    # 对FFT结果进行处理
    spectrum[1:n] *= 2
    spectrum[n:] = 0
    spectrum[0] = 1
    spectrum[n] = 0

    # 反向FFT变换
    hilbert = np.real(np.fft.ifft(spectrum))
    hilbert = hilbert[:n]

    return hilbert

if __name__ == "__main__":
    signal = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    hilbert = hilbert_transform(signal)

    # 输出结果
    print(hilbert)

上述代码中,我们首先将输入信号扩展至2的幂次方长度,然后使用numpy.fft.fft函数进行FFT变换,对FFT结果进行处理,最后使用numpy.fft.ifft函数进行反向FFT变换得到希尔伯特变换结果。

需要注意的是,由于numpy.fft.fft函数返回的结果是按照FFT变换的频率从小到大排列的,而希尔伯特变换则是在时域上进行的,因此我们需要对FFT结果进行一定的处理才能得到正确的希尔伯特变换结果。在上述代码中,我们对FFT结果进行了一系列处理,包括将非零频率部分的幅度乘以2,将非零频率部分之外的频率置零,以及将直流分量和Nyquist频率分量的值分别设为1和0,从而得到正确的希尔伯特变换结果。

总结

在实际应用中,我们可能需要对信号进行预处理和后处理,以得到更好的变换结果。另外,由于FFT算法的复杂度为O(NlogN),在处理大规模的信号时可能会带来一定的计算负担,需要进行优化或者使用更高效的算法。

到此这篇关于Python实现希尔伯特变换(Hilbert transform)的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python希尔伯特变换内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python和C/C++交互的几种方法总结

    Python和C/C++交互的几种方法总结

    这篇文章主要给大家总结介绍了Python和C/C++交互的几种方法,文中介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
    2017-05-05
  • AI与Python人工智能启发式搜索概念理解

    AI与Python人工智能启发式搜索概念理解

    这篇文章主要为大家介绍了AI与Python启发式搜索概念详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-05-05
  • Python应用实现双指数函数及拟合代码实例

    Python应用实现双指数函数及拟合代码实例

    这篇文章主要介绍了Python应用实现双指数函数及拟合代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-06-06
  • 在Python中使用itertools模块中的组合函数的教程

    在Python中使用itertools模块中的组合函数的教程

    这篇文章主要介绍了在Python中使用itertools模块中的组合函数的教程,来自IBM官方技术文档,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • 初学者快看,Python下划线的五个作用介绍

    初学者快看,Python下划线的五个作用介绍

    大家好,本篇文章主要讲的是初学者快看,Python下划线的五个作用介绍,感兴趣的同学赶快来看一看吧,对你有帮助的话记得收藏一下,方便下次浏览
    2021-12-12
  • django views重定向到带参数的url

    django views重定向到带参数的url

    这篇文章主要介绍了django views重定向到带参数的url,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2021-03-03
  • 基于Python制作一个微信聊天机器人

    基于Python制作一个微信聊天机器人

    这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python制作一个微信聊天机器人,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以参考下
    2024-01-01
  • Python制作可视化报表的示例详解

    Python制作可视化报表的示例详解

    在数据展示中使用图表来分享自己的见解,是个非常常见的方法。这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一。本文主主要介绍了一个用Python制作可视化报表的案例,感兴趣的可以学习一下
    2022-02-02
  • 苹果Macbook Pro13 M1芯片安装Pillow的方法步骤

    苹果Macbook Pro13 M1芯片安装Pillow的方法步骤

    Pillow作为python的第三方图像处理库,提供了广泛的文件格式支持,本文主要介绍了苹果Macbook Pro13 M1芯片安装Pillow,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2021-11-11
  • pyecharts结合flask框架的使用

    pyecharts结合flask框架的使用

    这篇文章主要介绍了pyecharts结合flask框架,主要是介绍如何在Flask框架中使用pyecharts,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-06-06

最新评论