包络提取是声场层析成像的关键,考虑到希尔伯特变换法在提取声包络信号中毛刺多等缺点,提出了一种小波变换法来提高包络提取的精度.计算机仿真结果表明,用该方法提取包络的效果比希尔伯特变换方法效果好.

本文介绍了Hi lbert变换的包络解调方法的原理、特点及存在的问题,在此基础上,着重通过计算机仿真研究期望所提出的方法具有良好的抗噪声能力,验证了算法的有效性,具有一定的工程应用价值。

介绍科氏流量计的工作原理和硬件组成。系统以DSP为核心，控制外围硬件工作并采集信号，对信号进行存储计算，输出质量流量值。提出采用希尔伯特变换方法来计算信号相位差和频率，给出系统软件总体设计及运行流程。实验表明，系统测量精度高，重复性好。

本文介绍了如何利用虚拟仪器技术对带有通用串行总线(USB)的智能仪器(以示波器为例)进行校准的原理和方法。本方法利用一台已经检定的信号源,和被校示波器组成一个自动校准系统,并且利用希尔伯特(Hilbert)变换恢复了点频法丢失的相位信息,因此本方法可以实现对仪器的快速精确校准。

使用希尔伯特变换，对与轴系相连接的增量编码器所检测到的旋转鳊码脉冲进行解调处理，在不改变系统组成的基础上，实现旋转机械系统在线监测与故障诊断。研究了一种基于希尔伯特变换的高分辨率扭转振动测量方法及相应的脉冲调制解调，讨论了该方法的工作原理和现实中的具体方法和使用中存在的一些问题。通过试验，证明了使用该方法可以获得轴系扭转振动信号。将希尔伯特变换解调与Labview相结合可以建立扭转振动在线实时监控系统。

滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期微弱信号特征往往难以提取。为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积（minimum entropy deconvolution,MED）与希尔伯特变换（Hilbert transform,HT）相结合的滚动轴承故障特征提取方法（MED-Hilbert）,该方法首先应用MED算法对传感器信号进行处理以提高信号的信噪比,然后通过希尔伯变换提取冲击能量信号,最后用谱分析技术提取故障对应的特征频率,并与理论故障频率比较后成功确定故障。与信号仅仅进行包络分析方法相比,该方法具有很好的降噪效果以及对微弱故障特征的增强作用。计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。