File:Effect of circular convolution on discrete Hilbert transform.png
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文件信息
结构化数据
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摘要
[编辑]描述Effect of circular convolution on discrete Hilbert transform.png |
English: The Hilbert transform of cos(ωt) is sin(ωt). When a finite segment of cos(ωt) is transformed, edge effects inevitably occur. Using a segment length of 256 samples, this figure shows a sine function and two approximate Hilbert transforms computed by the MATLAB library function, hilbert(·), which supports optional zero-filling of the segment to be transformed. The red graph is the result of no zero-filling, and the blue graph is the result of 300% zero-filling. In the latter case, the edge effects are almost all due to the rise and fall times of the Hilbert transform's 2/(πn) impulse response. In the "red" case, we have the added effect of circular convolution. In other words, in the blue case, distortion occurs when some of the filter taps are coinciding with zeros, instead of with samples of cos(ωt). And in the red case, those same taps are coinciding with wrapped-around (and out-of-phase) samples of cos(ωt). |
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日期 | ||||
来源 | 自己的作品 | |||
作者 | Bob K | |||
授权 (二次使用本文件) |
我,本作品著作权人,特此采用以下许可协议发表本作品:
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PNG开发 InfoField | 本PNG 位图使用LibreOffice创作。 |
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Source file InfoField | Scilab codeN=256;
x=0:N-1;
cycles_per_segment = 8.2888; // empirical value that displays edge effects well
cycles_per_sample = cycles_per_segment/N;
Yreal = cos(2*%pi*cycles_per_sample*x); // function to be transformed
Ans = sin(2*%pi*cycles_per_sample*x); // the ideal answer
H1 = imag(hilbert(Yreal)); // no zero-filling
H2 = imag(hilbert([Yreal zeros(1,1024-N)])); // zero-filling
// Display the results
red=5; blue=2; green=3; black=1; // based on a call to getcolor()
top=green; middle=blue; bottom=red;
plot2d(x', [H1' H2(1:N)' Ans'], style=[bottom middle top], rect=[0,-1.15,N-1,1.15]);
a = gca();
a.box = "on";
a.font_size=2; //set the tics label font size
a.visible = "on";
a.grid = [-1,0];
a.auto_ticks = ["off","off","off"]
a.y_ticks = tlist(["ticks", "locations", "labels"], [-1 0 1], ["-1" "0" "1"]);
a.x_ticks = tlist(["ticks", "locations", "labels"], [0 50 100 150 200 250], ["0" "50" "100" "150" "200" "250"]);
//a.children.children.thickness=2; // set line thickness of plots
top=1; middle=2; bottom=3;
a.children.children(top).thickness=2;
a.children.children(middle).thickness=3;
a.children.children(bottom).thickness=4;
xlabel("samples", "fontsize", 2)
ylabel("amplitude", "fontsize", 2)
title("Hilbert transform of a cosine function and two approximations with edge effects", "fontsize", 4)
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See also
[编辑]文件历史
点击某个日期/时间查看对应时刻的文件。
日期/时间 | 缩略图 | 大小 | 用户 | 备注 | |
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当前 | 2016年2月9日 (二) 10:58 | 1,156 × 608(100 KB) | Bob K(留言 | 贡献) | Show the sine function and 2 approximations, instead of the 2 difference functions. | |
2015年4月10日 (五) 15:34 | 1,083 × 570(23 KB) | Bob K(留言 | 贡献) | The new figure compares two different error functions, one with zero-filling and one without. | ||
2012年9月14日 (五) 01:26 | 1,139 × 636(9 KB) | Bob K(留言 | 贡献) | shift horizontal scale by 1 | ||
2012年9月14日 (五) 00:48 | 1,134 × 632(9 KB) | Bob K(留言 | 贡献) | Larger font size for labels | ||
2012年9月13日 (四) 22:51 | 1,119 × 610(7 KB) | Bob K(留言 | 贡献) | User created page with UploadWizard |
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水平分辨率 | 39.37 dpc |
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文件修改日期时间 | 2016年2月9日 (二) 10:42 |