关于希尔伯特变换的 c语言实现

最新推荐文章于 2025-06-01 10:43:13 发布
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文章标签： c语言 希尔伯特变换
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shayminsky/article/details/51327447
本文介绍了如何用C语言实现数字信号的希尔伯特变换，通过离散傅里叶变换（DFT）和反傅里叶变换计算希尔伯特变换。文章详细展示了DFT函数的实现，并给出了主函数中进行希尔伯特变换的步骤。

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最近毕设需要用到希尔伯特变换的知识，今天做完之后决定还是记录下思路。

当然是数字信号的希尔伯特变换

上面是连续信号的希尔伯特变换，离散的应该也能根据上面写（没现成的图片，懒得编辑公式了）。


这里打算采用使用卷积的方法来计算。由于希尔伯特变换的传输函数的傅里叶变换是  H(w)=        -j   w>=0

                                                                                                                                                                         j     w<0

所以我们可以先求原始信号的离散傅里叶变换E（K），然后按照下面的公

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shayminsky
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C语言实现Hilbert变换
2301_79331328的博客
08-22 959
上述代码中，我们使用了1024个等距的采样点来计算Hilbert变换，采样间隔为0.001秒。在for循环中，我们对每个采样点i计算tau的值，并根据定义计算f(tau)/(t-tau)。上述代码中，我们打开一个名为“envelope.txt”的文件用于保存计算结果，然后对于每个0.001秒的时间点，分别计算其包络线并将时间点和包络线的值分别写入文件中。上述代码中，我们从“envelope.txt”文件中读取时间点和包络线的值，并使用plot函数将其绘制出来。首先，我们需要定义一个计算函数f(t)。
C语言实现Hilbert变换(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-20 1267
C语言实现Hilbert变换(附完整源码)
Hilbert变化的C语言实现
04-02
Hilbert变化的C语言实现，结果和matlab里面一致，是得到随机信号包络的一种有用方法。
Hilbert_VC.rar_C hilbert_C++ 希尔伯变换_c++ Hilbert_hilbert vc_希尔伯特变换
07-14
Visual C++编写的希尔伯特（Hilbert）变换完整程序,可直接编译运行，希望对大家有用。
用C语言实现Hilbert希尔伯特变换的详细教程
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weixin_35753291的博客
06-01 469
希尔伯特变换是一种线性算子，将一个信号变换为一个带有90度相位延迟的信号。在数学上，对于信号( f(t) )，其希尔伯特变换通常表示为( \hat{f}(t) )，通过卷积运算定义如下：这一变换在时域上难以直观理解，但在频域中，希尔伯特变换相当于对信号的频谱进行相位的90度旋转。C语言本身不提供高级数学运算的功能，因此需要借助外部库来完成复杂数学运算。一个常见的选择是使用GNU Scientific Library (GSL)，它提供了大量的数学函数和算法，包括用于实现希尔伯特变换的函数。
c语言实现 hilbert变换
05-04
hilbert变换，对正弦函数采样，然后对h(t)采样，做褶积，得到90度相移的虚地震道
c++写的hilbert变换
03-16
不错的希尔伯特程序，适合初学者学习，很实用的~~~
C/C++ Hilbert变换算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-08 3017
Hilbert变换是一种对信号进行分析和处理的数学工具。它将一个复值信号转换为其解析信号，即提取信号的幅度和相位信息。
信号特征之希尔伯特变换（Python、C++、MATLAB实现）
weixin_45715390的博客
03-07 5149
希尔伯特变换的Python、C++、MATLAB实现
c++实现希尔伯特变换
04-19
C++作为一门强大的编程语言，提供了多种实现希尔伯特变换的方法。以下是两种常见方法的详细说明： ### 方法一：使用 FFTW 库 **FFTW**（Fastest Fourier Transform in the West）是一个高效的C语言库，用于计算...
hilbert算法的c语言实现,关于希尔伯特变换的 c语言实现
weixin_35049095的博客
05-25 2008
最近毕设需要用到希尔伯特变换的知识，今天做完之后决定还是记录下思路。当然是数字信号的希尔伯特变换上面是连续信号的希尔伯特变换，离散的应该也能根据上面写(没现成的图片，懒得编辑公式了)。这里打算采用使用卷积的方法来计算。由于希尔伯特变换的传输函数的傅里叶变换是 H(w)= -j w>=0j w<0所以我们可以先求原始信号的离散傅里叶变换E(K)，然后按照下面的...
希尔伯特黄变换c++源代码
09-14
该源代码为希尔伯特黄变换的C++程序，对于需要用emd的人可能有帮助
Hilbert的C语言实现
09-10
利用C语言实现Hilbert变换，以cos（）函数为例，对其进行hilbert变换，计算相角
希尔伯特变换代码
02-26
希尔伯特C++代码，实现希尔波特变换，轻松移植
C++实现希尔伯特变换的4个步骤，附带代码示例.docx
05-31
# C++实现希尔伯特变换的4个步骤，附带代码示例 希尔伯特变换是一种数学变换，常用于信号处理和图像处理中。在C++中，实现希尔伯特变换的过程可以分为以下4个步骤： 1. 计算离散傅里叶变换（DFT） 首先需要对输入信号进行DFT变换，可以使用C++中的FFT库完成，例如FFTW或者KissFFT库。 2. 计算希尔伯特系数 希尔伯特系数可以通过对DFT变换后的频域信号做一定的计算得到，计算公式为： ``` H(i) = 2 / i, i为偶数 H(i) = 0, i为奇数 ``` 其中，i表示频域信号的下标。 3. 将希尔伯特系数应用到频域信号中 将计算得到的希尔伯特系数应用到DFT变换后的频域信号中，得到希尔伯特变换后的频域信号。 4. 计算希尔伯特逆变换 将经过希尔伯特变换后的频域信号进行逆DFT变换，即可得到希尔伯特变换后的时域信号。 以下是一份使用FFTW库实现希尔伯特变换的示例代码： ``` #include <iostream> #include <fftw3.h> int main
Hilbert变换C语言实现学习
qq_40635314的博客
05-14 3654
Hilbert变换C语言实现学习。 Hilbert变换C语言实现学习。 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示
C++实现Hilbert变换及其在信号包络提取中的应用
qq_38334677的博客
06-10 1044
Hilbert变换是一种线性算子，用于将实信号转换为解析信号。解析信号由原信号和其Hilbert变换组成的复数表示，实部是原信号，虚部是Hilbert变换后的信号。Hilbert变换的核心作用是将信号的相位信息提取出来，并构造出对应的解析信号。xt1π∫−∞∞xτt−τdτxtπ1​∫−∞∞​t−τxτ​dτztxtjxtztxtjxt其中，( j ) 表示虚数单位。
python 希尔伯特变换_信号处理——Hilbert变换及谱分析
weixin_39836876的博客
12-09 3578
作者：桂。时间：2017-03-03 23:57:29前言Hilbert通常用来得到解析信号，基于此原理，Hilbert可以用来对窄带信号进行解包络，并求解信号的瞬时频率，但求解包括的时候会出现端点效应，本文对于这几点分别做了简单的理论探讨。本文内容多有借鉴他人，最后一并附上链接。一、基本理论A-Hilbert变换定义对于一个实信号$x(t)$，其希尔伯特变换为：$\tilde x(t) = x...
希尔伯特变换C语言实现
05-12
希尔伯特变换（Hilbert Transform）可以通过快速傅里叶变换（FFT）实现，其C语言实现如下： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> #define N 1024 void hilbert(float *x, float *y) { int i, j, k; float h[N], re[N], im[N], mag[N]; // FFT for (i = 0; i < N; i++) { h[i] = x[i]; re[i] = x[i]; im[i] = 0.0; } fft(re, im, N); // Hilbert Transform for (i = 1; i < N/2; i++) { re[i] *= 2.0; im[i] *= 2.0; } for (i = N/2; i < N; i++) { re[i] = 0.0; im[i] = 0.0; } ifft(re, im, N); // Magnitude and Phase Calculation for (i = 0; i < N; i++) { mag[i] = sqrt(re[i]*re[i] + im[i]*im[i]); y[i] = atan2(im[i], re[i]); } } void fft(float *re, float *im, int n) { int i, j, k; float tr, ti, ur, ui, sr, si; j = 0; for (i = 0; i < n; i++) { if (j > i) { tr = re[j]; ti = im[j]; re[j] = re[i]; im[j] = im[i]; re[i] = tr; im[i] = ti; } k = n/2; while (k <= j) { j -= k; k /= 2; } j += k; } for (k = 1; k < n; k *= 2) { sr = cos(M_PI/k); si = -sin(M_PI/k); ur = 1.0; ui = 0.0; for (j = 0; j < k; j++) { for (i = j; i < n; i += 2*k) { tr = ur*re[i+k] - ui*im[i+k]; ti = ur*im[i+k] + ui*re[i+k]; re[i+k] = re[i] - tr; im[i+k] = im[i] - ti; re[i] += tr; im[i] += ti; } tr = ur; ur = tr*sr - ui*si; ui = tr*si + ui*sr; } } } void ifft(float *re, float *im, int n) { int i; for (i = 0; i < n; i++) { im[i] = -im[i]; } fft(re, im, n); for (i = 0; i < n; i++) { re[i] /= n; im[i] = -im[i]/n; } } int main() { float x[N], y[N]; int i; // Generate Input Signal for (i = 0; i < N; i++) { x[i] = sin(2*M_PI*50*i/1000) + sin(2*M_PI*150*i/1000); } // Hilbert Transform hilbert(x, y); // Output Results for (i = 0; i < N; i++) { printf("%f %f\n", x[i], y[i]); } return 0; } ``` 其中，`hilbert` 函数实现了希尔伯特变换，`fft` 和 `ifft` 函数实现了快速傅里叶变换和逆变换。在 `main` 函数中，首先生成一个包含两个正弦波的输入信号，然后调用 `hilbert` 函数进行希尔伯特变换，最后输出结果。
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