【数字信号处理】希尔伯特变换系列3之解析信号(含MATLAB代码)

本文深入探讨希尔伯特变换和解析信号的概念,阐述解析信号如何由实信号及其希尔伯特变换组成。通过实例展示了希尔伯特变换在计算瞬时幅度、相位和频率中的应用,包括线性调频信号的包络检测。并提供了MATLAB代码示例,以帮助读者理解理论与实践的结合。

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希尔伯特变换&解析信号

你可能从未将DFT应用于复信号,因此你的数据将是实的,这样做的一个影响是DFT是对称的。在许多应用中,正频和负频分量都必须被处理——参见早期理想的DFT滤波,其中正频和负频分量都必须以相同的方式处理,以便滤波后的数据是实的(根据需要)。然而,你可能会问自己这是为什么呢?既然它们不包含唯一的信息,为什么负频率系数不能被丢弃。

其实答案是可以,尽管这改变了信号的性质。实现这一点的一种方法是使用所谓的解析信号。这是一个没有负频率分量的复函数,它由原始信号及其希尔伯特变换组成。没有负频率分量意味着,由于频域中的对称性丢失,“时域”表示是复数。

因此,如果我们有一个信号s(t)s(t)s(t),它的解析信号sa(t)

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