对拍频干涉信号进行希尔伯特变换,提取频率信息，代码

对拍频干涉信号进行希尔伯特变换（Hilbert Transform）通常用于分析实时信号的幅度和相位信息，特别是在测量频率成分、解调信号或检测非线性效应时非常有用。在Python中，可以使用`py Hilbert`库（如`pyhilbert`或`scipy.signal.hilbert`），或者`numpy`和`matplotlib`库来进行这个过程。

以下是一个简单的示例代码片段：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import hilbert

# 假设我们有一个对拍干涉信号
interference_signal = ... # 这里填充你的实际信号数据

# 使用希尔伯特变换
analytic_signal = hilbert(interference_signal)
envelope = np.abs(analytic_signal)  # 提取幅度信息
phase = np.unwrap(np.angle(analytic_signal))  # 提取相位信息

# 可视化结果
fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
axs[0].plot(interference_signal)
axs[0].set_ylabel('Original Signal')
axs[1].plot(envelope, label='Amplitude')
axs[1].plot(phase, label='Phase', linestyle=':')
axs[1].legend()
plt.xlabel('Sample Index')
plt.show()