我想更好地理解为什么希尔伯特变换的瞬时频率估计有效(尤其是为什么它不起作用/在许多情况下导致精确的结果)。
动机是估计信号通过将其分解为幅度包络和余弦相位(或载波波形):
现在,假设确实是这样一个过程的结果。
问题:
1)有两个“参数”要估计任何,因此需要一些约束。有哪些限制条件和应用希尔伯特变换分解时选择的那些?
2)在给定约束的地方是否有可用的证据,估计确实找到了正确的幅度包络和载波(对于连续和离散情况)?
我想更好地理解为什么希尔伯特变换的瞬时频率估计有效(尤其是为什么它不起作用/在许多情况下导致精确的结果)。
动机是估计信号通过将其分解为幅度包络和余弦相位(或载波波形):
现在,假设确实是这样一个过程的结果。
问题:
1)有两个“参数”要估计任何,因此需要一些约束。有哪些限制条件和应用希尔伯特变换分解时选择的那些?
2)在给定约束的地方是否有可用的证据,估计确实找到了正确的幅度包络和载波(对于连续和离散情况)?
请参阅我之前的评论:希尔伯特变换的意义
常见的分形噪声不是分析信号(无限可微)。如果您拥有复杂分析信号的实部(很少有来自现实世界的数据),那么希尔伯特变换会重新创建分析信号的虚部。
然而,充分带通滤波的数据可能类似于看起来像无限长度分析信号的某物的有限长度段(例如,来自其行为可以通过二阶线性微分方程建模或估计的源)。