Python cusignal.windows.windows.general_gaussian用法及代码示例

用法: cusignal.windows.windows.general_gaussian(M, p, sig, sym=True)

返回具有广义高斯形状的窗口。

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。
p：浮点数: 形状参数。 p = 1 与 gaussian 相同，p = 0.5 与拉普拉斯分布的形状相同。
sig：浮点数: 标准差，西格玛。
sym：布尔型，可选: 当为 True(默认)时，生成一个对称窗口，用于滤波器设计。当为 False 时，生成一个周期窗口，用于频谱分析。

w：ndarray: 最大值归一化为 1 的窗口(尽管如果 M 为偶数且 sym 为 True，则不会出现值 1)。

注意：

广义高斯窗定义为

\[w(n) = e^{ -\frac{1}{2}\left|\frac{n}{\sigma}\right|^{2p} }\]

half-power 点位于

\[(2 \log(2))^{1/(2 p)} \sigma\]

例子：

绘制窗口及其频率响应：

>>> import cusignal
>>> import cupy as cp
>>> from cupy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> window = cusignal.general_gaussian(51, p=1.5, sig=7)
>>> plt.plot(cp.asnumpy(window))
>>> plt.title(r"Generalized Gaussian window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("Sample")

>>> plt.figure()
>>> A = fft(window, 2048) / (len(window)/2.0)
>>> freq = cp.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * cp.log10(cp.abs(fftshift(A / cp.abs(A).max())))
>>> plt.plot(cp.asnumpy(freq), cp.asnumpy(response))
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title(r"Freq. resp. of the gen. Gaussian "
...           r"window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cusignal.windows.windows.general_gaussian。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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