Python SciPy windows.general_gaussian用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.windows.general_gaussian 的用法。

用法:

scipy.signal.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，则返回空数组。当它为负数时会抛出异常。

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。

返回 ：：

w： ndarray

最大值归一化为 1 的窗口(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 numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> from scipy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> window = signal.windows.general_gaussian(51, p=1.5, sig=7)
>>> plt.plot(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 = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(np.abs(fftshift(A / abs(A).max())))
>>> plt.plot(freq, 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]")