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

1．设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
2．假设平稳白噪声X(t)通过如图所示的线性系统，试求互相关函数，并画出其图形。
3．利用matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
(3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。
4．利用matlab程序分别设计一正弦型信号，高斯白噪声信号。
(1)分别分析正弦信号、高斯噪声信号以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
(2)分别求（1）中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(3)分别求（1）中的三种信号对应的复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化。
(4)分析、观察（2）中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性。
5．利用matlab程序设计和实现图3.5.2所示的视频信号积累的检测系统，并对系统中每个模块的输入输出信号进行频域、时域分析，并分析相应信号的统计特性。
6．利用Matlab程序分别设计正弦信号、高斯白噪声信号，分析正弦信号、高斯白噪声信号以及这两者的复合信号分别通过以下四种非线性器件前后的功率谱和幅度分布变化：(1)全波平方律器件(2)半波线性律器件(3)单向理想限幅器件(4)平滑限幅器件

EWT（empiricalwavelettransform）是由Gilles在2013年将小波变换的科学性与EMD的自适应优势结合起来而提出的一种用于信号自适应的分析方法，该方法不仅可以对信号进行傅里叶频谱分析，同时通过特定方法确定信号的边界值，而且可以根据小波变换的理论基础。
类似的定义经验小波变换的公式，自适应的组建满足信号的正交及紧支撑要求的小波基，通过Hilbert变换，就能获取所有分信号的频谱特征，且比EMD分解的过程，更快更精确。

不错的希尔伯特程序，适合初学者学习，很实用的~~~

在分析小电流接地故障零模网络暂态特征的基础上,提出了基于暂态信号Hilbert变换的小电流接地故障定位新方法。
该方法利用特征频段内暂态零模电压的Hilbert变换与零模电流的乘积计算故障方向,根据故障点两侧功率方向的不同确定故障区段。
最后利用仿真验证了该方法的正确性。

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本书较为系统地介绍了数字信号处理的理论、相应的算法及这些算法的软件与硬件实现。
全书共14章,内容包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散时间信号的傅里叶变换及DFT、其它常用的信号变换(DCT、DST、DWT及Hilbert变换)、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位、结构与状态变量描述、数字滤波器设计(IIR、FIR及特殊方式的滤波器)、平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、非平稳信号的时-频分布及数字信号处理的硬件实现等内容。
本书阐述了基础理论与概念,同时尽量反映数字信号处理在近20年来的新进展;在叙述方法上,努力做到说理详细、论证清楚及便于自学。
本书绝大部分章节都配有例题、习题及上机练习题,所附的40个子程序不但有利于读者学习书中的内容,而且也有利于将所学的内容用于实际。
本书可作为理工科研究生及大学本科高年级学生的教材及参考书,也可作为工程技术人员的自学参考书。
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HHT（Hilbert-HuangTransform）希尔伯特黄变换，HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。

Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。