在振动目标的激光微多普勒信号分析中，基于联合时频谱的分析方法为目标的检测、分类和识别提供有用信息，得到广泛运用。对于一般非线性和非平稳信号，传统的时频分析方法能有效地提取信号特征，但在强背景噪声和弱调制信道条件下，具有很大局限性。引入希尔伯特-黄变换(HHT)作为一种新的微多普勒信号分析方法，分析在强背景噪声和弱调制等信道下，HHT在微多普勒信号中的特征提取。通过Matlab软件仿真，与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)比较，证明了HHT在微多普勒信号分析和特征提取中的有效性。

希尔伯特变换是一种将实数信号转换为复数信号的数学变换。在C++中，可以使用离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）来实现希尔伯特变换。

我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。 Python3常用排序算法 1、Python3冒泡排序——交换类排序 冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢”浮”到数列的顶端。 作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样，每次都在第一页第一位，所以最熟悉。

说明见下述文章链接所描述，涉及希尔伯特变换、平方能量、香农能量的包络提取。 https://blog.csdn.net/heda3/article/details/128270429?spm=1001.2014.3001.5501

matlab希尔伯特变换代码APT-MAT​​LAB 在MATLAB中开发的自动图片传输（APT）无线解码器。 开发的MATLAB代码用于解码通过RTL SDR加密狗获得的气象图像。 该解码器依赖于希尔伯特变换。

简介希尔伯特空间

希尔排序法练习 包括代码 算法描述 流程图 希望对您有帮助

现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构，从而分类准确率远远低于封装型算法，对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的高维数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树，并对其进行搜索；然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构；最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明，该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率，同时在计算效率上具有明显的优势，适用于大数据分析。

本文实例讲述了python实现希尔排序算法的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： def shellSort(items): inc = len(items) / 2 while inc: for i in xrange(len(items)): j = i temp = items[i] while j >= inc and items[j-inc] > temp: items[j] = items[j - inc] j -= inc items[j] = temp inc = inc

实现以下排序插入排序O(n^2) 冒泡排序 O(n^2) 选择排序 O(n^2) 快速排序 O(n log n) 堆排序 O(n log n) 归并排序 O(n log n) 希尔排序 O(n^1.25) 1.插入排序 O(n^2) 一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：⒈ 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序⒉ 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描⒊ 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置⒋ 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置⒌ 将新元素插入到下一位置中⒍ 重复步骤2~5如果比较操作的代价比交换操作大的