Python SciPy windows.nuttall用法及代码示例

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

用法:

scipy.signal.windows.nuttall(M, sym=True)#

根据 Nuttall 返回一个最小 4 项 Blackman-Harris 窗口。

这种变体被 Heinzel 称为“Nuttall4c”。 [2]

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。

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)。

参考：

[1]

A. Nuttall，“一些具有非常好的旁瓣行为的窗口”，IEEE Transactions on Acoustics、Speech 和 Signal Processing，vol。 29，没有。 1，第 84-91 页，1981 年 2 月。DOI:10.1109/TASSP.1981.1163506。

[2]

Heinzel G. 等人，“通过离散傅里叶变换 (DFT) 进行频谱和频谱密度估计，包括窗函数的综合列表和一些新的 flat-top 窗口”，2002 年 2 月 15 日 https://holometer.fnal.gov/GH_FFT.pdf

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.nuttall(51)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Nuttall window")
>>> 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("Frequency response of the Nuttall window")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")