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在SciPy中，可以使用scipy.signal.hilbert函数来计算Hilbert变换。Hilbert变换是一种信号处理技术，用于计算信号的解析信号，其中实部是原始信号，虚部是带通滤波后的信号。
下面是一个示例，演示如何计算Hilbert变换并应用于信号：
import numpy as np from scipy.signal import hilbert import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个示例信号 t = np.linspace(0, 1, 500) signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) # 计算Hilbert变换 analytic_signal = hilbert(signal) amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal) # 绘制原始信号和解析信号的幅度包络 plt.figure() plt.plot(t, signal, label='Signal') plt.plot(t, amplitude_envelope, label='Amplitude envelope') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Amplitude') plt.legend() plt.show() 在上面的示例中，我们首先生成一个示例信号，然后使用hilbert函数计算其Hilbert变换。最后，我们计算解析信号的幅度包络，并将原始信号和幅度包络绘制在同一图表中。这样可以很好地展示Hilbert变换的效果。
