numpy.hamming¶
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numpy.
hamming
(M)[source]¶ 返回汉明窗口。
汉明窗是通过使用加权余弦形成的锥形。
参数: M:int
输出窗口中的点数。如果为零或更小,则返回一个空数组。
返回: out:ndarray
窗口,最大值归一化为1(仅当样本数为奇数时才显示该值)。
笔记
汉明窗定义为
汉明被命名为R.W.Hamming,J.W.Tukey的同事,并在Blackman和Tukey中描述。建议在时域中平滑截断自协方差函数。对汉明窗口的大多数引用来自信号处理文献,其中它被用作用于平滑值的许多窗口函数中的一个。它也称为变迹(意指“去除脚”,即在采样信号的开始和结束处的平滑不连续性)或渐变函数。
参考文献
[R21] 布莱克曼和Tukey,J.W。,(1958)The measurement of power spectra,Dover Publications,New York。 [R22] E.R.Kanasewich,“Time Sequence Analysis in Geophysics”,The University of Alberta Press,1975,pp。109-110。 [R23] 维基百科,“窗口函数”,http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function [R24] W.H.Press,B.P.Flannery,S.A.Teukolsky和W.T.Vetterling,“Numerical Recipes”,Cambridge University Press,1986,第425页。 例子
>>> np.hamming(12) array([ 0.08 , 0.15302337, 0.34890909, 0.60546483, 0.84123594, 0.98136677, 0.98136677, 0.84123594, 0.60546483, 0.34890909, 0.15302337, 0.08 ])
绘制窗口和频率响应:
>>> from numpy.fft import fft, fftshift >>> window = np.hamming(51) >>> plt.plot(window) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] >>> plt.title("Hamming window") <matplotlib.text.Text object at 0x...> >>> plt.ylabel("Amplitude") <matplotlib.text.Text object at 0x...> >>> plt.xlabel("Sample") <matplotlib.text.Text object at 0x...> >>> plt.show()
>>> plt.figure() <matplotlib.figure.Figure object at 0x...> >>> A = fft(window, 2048) / 25.5 >>> mag = np.abs(fftshift(A)) >>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A)) >>> response = 20 * np.log10(mag) >>> response = np.clip(response, -100, 100) >>> plt.plot(freq, response) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] >>> plt.title("Frequency response of Hamming window") <matplotlib.text.Text object at 0x...> >>> plt.ylabel("Magnitude [dB]") <matplotlib.text.Text object at 0x...> >>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]") <matplotlib.text.Text object at 0x...> >>> plt.axis('tight') (-0.5, 0.5, -100.0, ...) >>> plt.show()