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numpy.hamming

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Numpy.kaiser

numpy.hanning

numpy.hanning(M)[source]

返回Hanning窗口。

汉宁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,shape(M,)

窗口,最大值归一化为1(只有M为奇数时才出现该值)。

也可以看看

bartlettblackmanhammingkaiser

笔记

Hanning窗口定义为

汉宁被任命为奥地利气象学家朱利叶斯·冯·汉恩。它也被称为余弦钟。一些作者喜欢将其称为Hann窗口,以帮助避免与非常相似的Hamming窗口混淆。

大多数对Hanning窗口的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之一。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

[R25]布莱克曼和Tukey,J.W。,(1958)The measurement of power spectra,Dover Publications,New York。
[R26]E.R.Kanasewich,“Time Sequence Analysis in Geophysics”,The University of Alberta Press,1975,pp。106-108。
[R27]维基百科,“窗口函数”,http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
[R28]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.hanning(12)
array([ 0.        ,  0.07937323,  0.29229249,  0.57115742,  0.82743037,
        0.97974649,  0.97974649,  0.82743037,  0.57115742,  0.29229249,
        0.07937323,  0.        ])

绘制窗口及其频率响应:

>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.hanning(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Hann 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 the Hann 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()