Python實現希爾伯特變換(Hilbert transform)的示例代碼

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前言

在數學和信號處理中，**希爾伯特變換（Hilbert transform）**是一個對函數產生定義域相同的函數的線性算子。

希爾伯特變換在信號處理中很重要，能夠導出信號u(t)的解析表示。這就意味著將實信號u(t)拓展到復平面，使其滿足柯西－黎曼方程。例如，希爾伯特變換引出瞭傅裡葉分析中給定函數的調和共軛，也就是調和分析。等價地說，它是奇異積分算子與傅裡葉乘子的一個例子。

希爾伯特變換是以大衛·希爾伯特來命名的，他首先引入瞭該算子來解決全純函數的黎曼–希爾伯特問題的一個特殊情況。

一、希爾伯特變換是什麼

希爾伯特變換最初隻對周期函數（也就是圓上的函數）有定義，在這種情況下它就是與希爾伯特核的卷積。然而更常見的情況下，對於定義在實直線R（上半平面的邊界）上的函數，希爾伯特變換是指與柯西核卷積。希爾伯特變換與帕利-維納定理有著密切的聯系，帕利-維納定理是將上半平面內的全純函數與實直線上的函數的傅裡葉變換相聯系起來的另一種結果。

二、VC中的實現原理及代碼示例

VC中可以通過快速傅裡葉變換（FFT）來實現希爾伯特變換。

以下是一個簡單的C++代碼實現希爾伯特變換，需要使用C++11及以上版本的標準庫。首先我們需要實現一個FFT函數，然後使用FFT函數來實現希爾伯特變換。

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

using namespace std;

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

// 快速傅裡葉變換
void fft(ComplexVector& data) {
    int n = data.size();
    if (n <= 1) {
        return;
    }

    // 分離偶數項和奇數項
    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];
    }

    // 遞歸計算偶數項和奇數項的FFT
    fft(even);
    fft(odd);

    // 計算每個k點的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;
    }
}


// 希爾伯特變換
void hilbertTransform(ComplexVector& signal) {
    int n = signal.size();

    // 擴展信號長度至2的冪次方
    int n2 = 1;
    while (n2 < n) {
        n2 *= 2;
    }
    signal.resize(n2);

    // 進行FFT變換
    fft(signal);

    // 對FFT結果進行處理
    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變換
    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);

    // 輸出結果
    for (int i = 0; i < signal.size(); i++) {
        cout << signal[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

上述代碼中，我們首先實現瞭一個快速傅裡葉變換函數fft，然後在hilbertTransform函數中使用FFT計算希爾伯特變換。在希爾伯特變換的計算過程中，我們首先對信號進行瞭長度的擴展，然後進行瞭FFT變換，接著根據希爾伯特變換的公式進行瞭FFT結果的處理，最後進行反向FFT變換得到最終的希爾伯特變換結果。

在上述代碼中，我們使用瞭復數類型complex和向量類型vector來方便地處理信號和FFT結果。在實際應用中，我們可以將輸入信號讀取自文件或者從實時采集的數據中獲取，然後調用hilbertTransform函數進行希爾伯特變換，得到變換後的信號。

三、用Python代碼實現

使用Python也可以方便地實現希爾伯特變換。下面是一個使用numpy庫實現希爾伯特變換的示例代碼：

import numpy as np

def hilbert_transform(signal):
    """
    計算希爾伯特變換
    """
    n = len(signal)

    # 擴展信號長度至2的冪次方
    n2 = 1
    while n2 < n:
        n2 *= 2
    signal = np.append(signal, np.zeros(n2 - n))

    # 進行FFT變換
    spectrum = np.fft.fft(signal)

    # 對FFT結果進行處理
    spectrum[1:n] *= 2
    spectrum[n:] = 0
    spectrum[0] = 1
    spectrum[n] = 0

    # 反向FFT變換
    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)

    # 輸出結果
    print(hilbert)

上述代碼中，我們首先將輸入信號擴展至2的冪次方長度，然後使用numpy.fft.fft函數進行FFT變換，對FFT結果進行處理，最後使用numpy.fft.ifft函數進行反向FFT變換得到希爾伯特變換結果。

需要註意的是，由於numpy.fft.fft函數返回的結果是按照FFT變換的頻率從小到大排列的，而希爾伯特變換則是在時域上進行的，因此我們需要對FFT結果進行一定的處理才能得到正確的希爾伯特變換結果。在上述代碼中，我們對FFT結果進行瞭一系列處理，包括將非零頻率部分的幅度乘以2，將非零頻率部分之外的頻率置零，以及將直流分量和Nyquist頻率分量的值分別設為1和0，從而得到正確的希爾伯特變換結果。

總結

在實際應用中，我們可能需要對信號進行預處理和後處理，以得到更好的變換結果。另外，由於FFT算法的復雜度為O(NlogN)，在處理大規模的信號時可能會帶來一定的計算負擔，需要進行優化或者使用更高效的算法。

到此這篇關於Python實現希爾伯特變換(Hilbert transform)的示例代碼的文章就介紹到這瞭,更多相關Python希爾伯特變換內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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