在數學與信號處理的領域中,一個實值函數的希爾伯特變換(hilbert transform)——在此標示為h——是將信號s(t)與1\/(πt)做卷積,以得到s''(t)。


    因此,希爾伯特變換結果s''(t)可以被解讀為輸入是s(t)的線性時不變係統(linear time invariant system)的輸出,而此係統的脈衝響應為1\/(πt)。


    這是一項有用的數學,用在描述一個以實數值載波做調製的信號之複數包絡(plex envelope),出現通訊理論中發揮著重要作用.


    希爾伯特對奈奎斯特說:“對於信號的處理,我們雖說知道用傅立葉分析,但是我們需要用快速的方法來進行傅立葉分析。”


    奈奎斯特說:“數據是離散的,所以我們有辦法來快速的計算頻譜的概率。”


    希爾伯特說:“需要做一種變化,讓這個過程快速而穩定。”


    奈奎斯特說:“有什麽更好的辦法嗎?”


    希爾伯特說:“求信號的包絡線,讓包絡線來反應頻譜的信息。”


    奈奎斯特說:“那用什麽辦法來求?”


    希爾伯特說:“當然是用積分法,積分的圖形不就是信號的包絡線嗎?”


    奈奎斯特說:“都是離散的點,如何使用積分?”


    希爾伯特說:“卷積,對應時間值就是信號前幾個值的相加,而形成一種新函數。”


    奈奎斯特說:“可是,這樣越加越大呀!”


    希爾伯特說:“每加一段,都要減去一個平均值。”


    奈奎斯特說:“聽起來倒是有有趣方法,就是需要考慮初始值了,這肯定對實驗結果影響大。”


    1998年,norden e. huang(黃鍔:中國台灣海洋學家)等人提出了經驗模態分解方法,並引入了hilbert譜的概念和hilbert譜分析的方法,美國國家航空和宇航局(nasa)將這一方法命名為hilbert-huang transform,簡稱hht,即希爾伯特-黃變換。


    黃鍔自從研究出希爾伯特黃變換之後,就開始直接拿自己的這套算法做實驗,看看自己的這套算法是不是真的管用。


    首先,他找到了十幾個人,讓這個十幾個人各自說話,讓聲音變得嘈雜無比,之後黃鍔把這些嘈雜的聲音收集起來,變成數據信號,然後用自己的這個算法看能不能區分嘈雜聲音裏的這十幾個人。


    發現可以區分開來。


    之後讓這些聲音信號變得粗糙一些,這樣占用的數據會少些,看看能不能識別出這十幾個人來。如果聲音粗糙的情況下,還能識別出來,就說明這個算法是很強大的。

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