本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.windows.lanczos
的用法。
用法:
scipy.signal.windows.lanczos(M, *, sym=True)#
返回 Lanczos 窗口,也称为 sinc 窗口。
- 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。
- 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(如果 M 为偶数且 sym 为 True,则不会出现值 1)。
参数 ::
返回 ::
注意:
Lanczos 窗口定义为
其中
Lanczos 窗减少了吉布斯振荡,并广泛用于过滤气候时间序列,在物理和频谱领域具有良好的特性。
参考:
[1]Lanczos, C. 和 Teichmann, T. (1957)。应用分析。 《今日物理》,10, 44。
[2]Duchon C. E. (1979) Lanczos 一维和二维过滤。应用气象学杂志,第 18 卷,第 1016-1022 页。
[3]Thomson, R. E. 和 Emery, W. J. (2014) 物理海洋学数据分析方法(第三版),爱思唯尔,第 593-637 页。
[4]维基百科,“Window function”,http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
例子:
绘制窗口
>>> import numpy as np >>> from scipy.signal.windows import lanczos >>> from scipy.fft import fft, fftshift >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1) >>> window = lanczos(51) >>> ax.plot(window) >>> ax.set_title("Lanczos window") >>> ax.set_ylabel("Amplitude") >>> ax.set_xlabel("Sample") >>> fig.tight_layout() >>> plt.show()
及其频率响应:
>>> fig, ax = plt.subplots(1) >>> 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()))) >>> ax.plot(freq, response) >>> ax.set_xlim(-0.5, 0.5) >>> ax.set_ylim(-120, 0) >>> ax.set_title("Frequency response of the lanczos window") >>> ax.set_ylabel("Normalized magnitude [dB]") >>> ax.set_xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]") >>> fig.tight_layout() >>> plt.show()
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.signal.windows.lanczos。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。