【摘 要】
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Hilbert变换是信号分析及信号处理中的重要工具,由于Cauchy核在原点的奇性增加了Hilbert变换计算的难度。最近,研究者们首次提出了利用复解析的方法来计算Hilbert变换的自适应傅里叶分解(Adaptive Fourier Decomposition,AFD)方法。AFD方法通过参数化的Szegö核的线性组合来自适应逼近解析信号从而求得原始实值信号的Hilbert变换。与传统计算Hilbert变换的方法相比,AFD方法可以给出逼近的解析表达式且适用范围更广。然而AFD方法在根据最大选择原理选择
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11801095)。
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Hilbert变换是信号分析及信号处理中的重要工具,由于Cauchy核在原点的奇性增加了Hilbert变换计算的难度。最近,研究者们首次提出了利用复解析的方法来计算Hilbert变换的自适应傅里叶分解(Adaptive Fourier Decomposition,AFD)方法。AFD方法通过参数化的Szegö核的线性组合来自适应逼近解析信号从而求得原始实值信号的Hilbert变换。与传统计算Hilbert变换的方法相比,AFD方法可以给出逼近的解析表达式且适用范围更广。然而AFD方法在根据最大选择原理选择
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